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1
回答
K
近邻
K
-最
近邻
算法是一种判别分类器还是生成分类器?我对此的第一个想法是,它是生成的,因为它实际上使用Bayes定理来计算后验。进一步研究,它似乎是一种判别模型。但我找不到解释。
浏览 0
修改于2022-02-28
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1
回答
K
近邻
(x.test, y.test) knn(train.df, test.df, cl,
k
=
浏览 2
提问于2016-10-02
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1
回答
K
近邻
问题
嗨,我很难理解
K
近邻
算法的工作原理,特别是当我试图在代码中实现它的时候。我用R实现了这一点,但我只是想知道它的工作原理,我更担心的不是代码,而是进程。2.在开始的情况下,我想要1个最
近邻
分类,我是否只存储到sampleToBeClassified距离最小的变量?
浏览 3
修改于2014-04-03
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4
回答
K
近邻
算法
使用KNN算法,比如
k
=5。现在我尝试通过获取一个未知对象的5个最
近邻
居来对其进行分类。如果在确定了4个最近的邻居之后,接下来的2个(或更多)最近的对象具有相同的距离,该怎么办?这2个或更多的对象中的哪一个应该被选为第五个最
近邻
居?
浏览 0
修改于2021-03-21
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1
回答
寻找
k
近邻
在示例中,他们希望编码
k
-最近的邻居。np.sum((X[:, np.newaxis,:] - X[np.newaxis,:,:])** 2, axis = -1) nearest_partition = np.argpartition(dist_sq,
K
+ 1, axis=1) # draw lines from each point to its two neares
浏览 3
修改于2021-06-05
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1
回答
K
近邻
距离
我正在研究学校的kNN分类问题。从一个y坐标到另一个y坐标的距离的计算公式是什么?我只需要代数,而不是密码。
浏览 1
提问于2015-09-09
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2
回答
列上的
K
近邻
我有一个有未知数的数据集,我认为我可以使用
k
-最近的邻居。当我在Matlab中读取函数knnimpute的描述时,它说它用最接近的邻列值替换NaN值。下面是我运行的代码:我无法提供数据的屏幕截图,但如下所示(所有数据都是连续的): 1 2 4 3 2 1 1 NaN
浏览 2
修改于2014-05-11
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2
回答
K
近邻
算法python
这是我的
k
近邻
算法的代码: of the
k
-nearest neighbours'''return max(set(lst), key=lst.count) def findKnn(
k</em
浏览 5
修改于2013-11-18
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2
回答
K
近邻
分类器
我已经设置了大约200个点(x,y)的图像。这200个数据属于11个类别(我认为这将成为类别标签)。我的问题是如何将x,y值表示为一个数据?请告诉我如何将x,y值表示为一个数据元素。
浏览 1
修改于2013-06-06
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2
回答
Kd缺陷
K
近邻
免责声明:下面的代码中有一些不好的做法 if (T == NULL) return; /nearest_neighbor(T->right,
K
); 这段代码很混乱,所以我会尝试解释它。我的函数只取
k
值和一个节点T。我要做的是找出当
浏览 3
修改于2016-11-17
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6
回答
K
近邻
算法疑点
我理解
K
近邻
算法以及如何实现它。但是,如何计算不在标尺上的东西的距离或重量呢? 例如,年龄的距离可以很容易地计算出来,但是如何计算红色和蓝色的距离呢?忽略其他因素,根据我(训练)之前的知识库,常识告诉我,与进入披萨或薯条相比,这一特定领域最喜欢的食物的
k
个最
近邻
居的距离更近的可能性更高。
浏览 0
修改于2009-03-29
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1
回答
K
近邻
验证性能
我正在使用knn对一个电信问题进行分类。我把我的数据分成了70%的训练和30%的验证。虽然knn分类器在训练中能够在2个十进制内捕获80%以上,但其在验证样本中的性能与随机45度线相当。我很惊讶KNN是如何工作的,模型在训练和验证方面的表现是如此不同。
浏览 1
修改于2014-05-22
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1
回答
Parzen和
k
近邻
$$p_n(x) = \frac{
k
_n / n}{V_n}$$📷我也不明白图中的两个公式。图中给出了两种估计每个正方形中心点$x$的密度的方法。
浏览 0
修改于2018-01-01
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1
回答
K
近邻
OpenCV算法
我使用的是OpenCV 2.4.12 predictedValue = knn.find_nearest(samples,
k
,
浏览 4
修改于2015-12-01
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1
回答
LeaveOneOut用于确定
k
近邻
的
k
我想知道
k
近邻
的最佳
k
。我正在使用LeaveOneOut将我的数据划分为训练集和测试集。在下面的代码中,我有150个数据条目,所以我得到了150个不同的训练和测试集。
K
应该在-1到40之间。我想绘制交叉验证平均分类误差作为
k
的函数,也看看哪个
k
是KNN的最佳。'red', linestyle='dashed', marker='o', markerfacecolor='blue', markersize=10
浏览 19
修改于2018-12-17
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5
回答
K
近邻
算法中
k
的取值
在这种情况下,是否存在我需要使用的
k
值的最佳值,或者我是否必须运行KNN,使
k
值介于1和10 (大约10)之间,并在算法本身的帮助下确定最佳值?
浏览 2
修改于2018-05-27
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8
回答
确定
k
近邻
的最佳
k
值
我要说的问题是:问题: 你会推荐什么样的捷径/近似来提高性能。
浏览 9
修改于2009-11-21
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1
回答
使用
K
近邻
创建特性
我挣扎的地方是使用
K
-最
近邻
算法来创建一个特性。
浏览 1
提问于2017-07-27
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1
回答
如何正确使用
K
近邻
?
我已经将
k
更改为许多不同的测试值,这些都是不准确的。, 100))同样,我的排序类在代码中更高的数组classes中。1, n)) cl &l
浏览 4
提问于2016-10-02
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4
回答
python中的
k
近邻
我想计算python中的
K
近邻
。我应该使用什么库?
浏览 1
修改于2014-07-03
得票数 13
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