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KNN分类算法原理与Python+sklearn实现根据身高和体重对体型分类

基本思路是在特征空间中查找k个最相似或者距离最近的样本，然后根据k个最相似的样本对未知样本进行分类。...计算已知样本空间中所有点与未知样本的距离； （2）对所有距离按升序排列； （3）确定并选取与未知样本距离最小的k个样本或点； （4）统计选取的k个点所属类别的出现频率； （5）把出现频率最高的类别作为预测结果...下面的代码模拟了上面的算法思路和步骤，以身高+体重对肥胖程度进行分类为例，采用欧几里得距离。...from collections import Counter import numpy as np # 已知样本数据 # 每行数据分别为性别,身高,体重 knownData = ((1, 180, 85...current, ':', KNNPredict(current)) 运行结果为： (1, 180, 70) : 偏瘦 (1, 160, 90) : 过胖 (1, 170, 85) : 正常 下面的代码使用扩展库

1.9K70

使用 OpenCV 进行图像中的性别预测和年龄检测

年龄和性别是面部特征的重要方面，确定它们是此类活动的先决条件。许多企业出于各种原因使用这些技术，包括更轻松地与客户合作、更好地适应他们的需求以及提供良好的体验。...人们的性别和年龄使得识别和预测他们的需求变得更加容易。 即使对我们人类来说，从图像中检测性别和年龄也很困难，因为它完全基于外表，有时很难预测，同龄人的外表可能与我们预期的截然不同。...应用 在监控计算机视觉中，经常使用年龄和性别预测。计算机视觉的进步使这一预测变得更加实用，更容易为公众所接受。由于其在智能现实世界应用中的实用性，该研究课题取得了重大进展。...实施 现在让我们学习如何使用 Python 中的 OpenCV 库通过相机或图片输入来确定年龄和性别。 使用的框架是 Caffe，用于使用原型文件创建模型。...下面的用户定义函数是 pipline 或者我们可以说是主要工作流程的实现，在该工作流程中，图像进入函数以获取位置，并进一步预测年龄范围和性别。

1.5K20
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使用Keras和OpenCV实时预测年龄、性别和情绪 (详细步骤+源码)

Keras 和 OpenCV 从网络摄像头实时预测年龄、性别和情绪。...本文将探讨年龄、性别和情绪预测的实例，例如，这些应用可以帮助销售人员更好地了解他们的客户。...个深度学习模型（即年龄、性别和情感模型）准备这些图像 将处理后的人脸发送到模型并接收预测结果 将带有边界框的预测结果渲染到屏幕上 在这个实现中，我们将使用最先进的面部识别模型之一，MTCNN 用于第...对于年龄和性别模型，我们将使用 MTCNN 对完整照片使用居中调整大小的方法。两个模型所需的输入大小都设置为 (224, 224, 3)。...建议根据主题拆分或在随机拆分之前删除重复项。 模型结构 在三个目标中，年龄是最艰巨的任务。有时甚至人们在猜测别人的年龄时也会出错。因此，我们需要一个更深层次的模型来进行年龄预测。

1.6K20

神经网络基础及Keras入门

神经网络定义 人工神经网络，简称神经网络，在机器学习和认知科学领域，是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。...Keras实战 使用keras实现如下网络结构, 并训练模型: ?...输入值(x1,x2,x3)代表人的身高体重和年龄, 输出值(y1,y2) import numpy as np # 总人数是1000, 一半是男生 n = 1000 # 所有的身体指标数据都是标准化数据...,所以让男生的体重+1 tizhong[:500] += 1 # 男生的身高比较高, 所以让男生的升高 + 1 shengao[:500] += 1 # 男生的年龄偏小, 所以让男生年龄降低 1 nianling...1000/1000 [==============================] - 0s 88us/step - loss: 0.4407 - acc: 0.7900 输出(plain): 进行预测

55630

让我去健身的不是漂亮小姐姐，居然是贝叶斯统计

想想看，他们的出发点是好的：资料显示越南男性的平均身高与体重是1米62和58kg，鉴于我身高高出了平均值，但体重与越南男性平均体重却相同，我可能会“看起来”更瘦一些。 “看起来”圈起来划重点。...第一步绘制关于身高和体重的二维散点图。 ? 好吧，我的数据看起来处在很平均的位置上。...▌参数估计 现在，你可以通过几种方法来估计 β0 和 β1。如果你使用最小二乘法来估计此类模型，则不必担心概率公式，因为你搜索 β0 和 β1 的最优值的方式是使拟合值与预测值的平方误差最小化。...从这个后验分布我们可以计算数据的预测分布。...我们能做的就是根据我的身高找到我体重百分位数的分布。 ? 现在，这个图告诉我们的是，我的体重（给定168厘米的身高）最有可能位于越南人口模拟数据的0.3％左右。

52420

送你一份使用k近邻算法实现回归的实用指南（附代码、链接）

考虑下表——它包括10个人的身高、年龄和体重（目标）。如图所示，ID11的体重值丢失了。下面，我们需要根据这个人的身高和年龄来预测他的体重。 注意:该表中的数据不代表实际值。...为了更清楚地了解这一点，下面是从上表得出的身高与年龄的关系图: ? 在上图中，y轴代表一个人的身高（以英尺为单位），x轴代表年龄（以年为单位）。这些点是根据ID值编号的。...如果让你根据上图来确定编号ID11这个人的体重，你的答案会是什么？你可能会说，因为ID11更接近于点5和点1，所以这个人的体重应该与这些id相似，可能在72-77公斤之间（表中ID1和ID5的体重）。...这是有道理的，但是算法是如何预测这些值的呢？我们会在这篇文章里找到答案。 2. KNN算法是如何工作的? 如上所述，KNN可以用于分类和回归问题。该算法使用“特征相似度”来预测任何新数据点的值。...这意味着，根据与训练集中点的相似程度为新点赋值。从我们的示例中，我们知道ID11的高度和年龄与ID1和ID5相似，所以重量也大致相同。 如果这是一个分类问题，我们会把众数作为最终的预测。

60520

实践应用|快来pick你喜欢的小姐姐吧，Python爬取青春有你2和创造营2020小姐姐数据

本文将对比《青春有你2》和《创造营2020》全体小姐姐，鉴于两个节目的数据采集和处理过程基本相似，在使用Python做数据爬虫采集的章节中将只以《创造营2020》为例做详细介绍。... non-null    object   10  生日            160 non-null    object   11  AI预测年龄        210 non-null    int64...    12  AI颜值评分        210 non-null    int64    13  face++AI预测年龄  210 non-null    int64    14  face++女性眼中颜值...url_ai = item['选手照片']         #获取腾讯云AI颜值评分         age,beauty = txfaceScore(url_ai)          item['AI预测年龄...由于我们只需要年龄和颜值评分，因此创建函数时只需要返回age和beauty两个字段即可。

1.1K30

为什么说神经网络可以逼近任意函数？

本文主要介绍神经网络万能逼近理论，并且通过PyTorch展示了两个案例来说明神经网络的函数逼近功能。...拿个人衣服尺寸预测来说，我们用机器学习来实现这个功能，就是将个人身高、体重、年龄作为输入，将衣服尺寸作为输出，实现输入-输出映射。...具体来说，需要以下几个步骤: 收集关键数据（大量人口的身高/体重/年龄，已经对应的实际服装尺寸）。 训练模型来实现输入-输出的映射逼近。 对未知数据进行预测来验证模型。...但是根据万能逼近理论，带有单隐藏的人工神经网络就能够逼近任意函数，因此可以被用于解决复杂问题。 人工神经网络 本文将只研究具有输入层、单个隐藏层和输出层的完全连接的神经网络。...在服装尺寸预测器的例子中，输入层将有三个神经元（身高、体重和年龄），而输出层只有一个（预测尺寸）。在这两者之间，有一个隐藏层，上面有一些神经元（下图中有5个，但实际上可能更大一些，比如1024个）。

1.3K10

不想去健身房的我，最后被贝叶斯分析说服了...

将抽样条件设置为年龄18-29岁的越南男性，从而得到数量为383的样本，这个样本足以用来进行接下来的分析啦。 首先，通过人口体重的直方图，看看我在年轻越南男性中的体重分布位置。 ?...最小二乘线可以表示为y = -86.32 + 0.889x，这表明通常情况下，我这个年龄的越南男性，每增加1厘米的身高，体重会增加0.88千克。...估算参数 现在，有几种方法可以估算β0和β1。如果你使用普通最小二乘估计这样的模型，你不必担心概率公式，因为你正在寻找β0和β1的最佳值，而这是通过最小化拟合值与预测值的平方误差得到的。...根据后验分布，我们就能预测出未来的数据的分布。 最终的参数估计虽然取决于数据和先验分布，但是如果数据中包含的信息越多，那先验的影响就越小。...现在我们对参数空间θ进行10000次迭代，根据等式 ? 这就意味着，如果用x=169cm替代每个迭代值，我们将会得到10000个体重值，也就是身高169cm情况下体重的分布。

78300

让我去健身的不是漂亮小姐姐，居然是贝叶斯统计

想想看，他们的出发点是好的：资料显示越南男性的平均身高与体重是1米62和58kg，鉴于我身高高出了平均值，但体重与越南男性平均体重却相同，我可能会“看起来”更瘦一些。 “看起来”圈起来划重点。...第一步绘制关于身高和体重的二维散点图。 好吧，我的数据看起来处在很平均的位置上。...▌参数估计 现在，你可以通过几种方法来估计 β0 和 β1。如果你使用最小二乘法来估计此类模型，则不必担心概率公式，因为你搜索 β0 和 β1 的最优值的方式是使拟合值与预测值的平方误差最小化。...从这个后验分布我们可以计算数据的预测分布。...我们现在是在给定身高条件下，计算我体重的百分位。我们能做的就是根据我的身高找到我体重百分位数的分布。

45630

数据导入与预处理-第6章-04pandas综合案例

['体重/kg']) 输出为： 使用3σ原则检测男篮运动员的体重数据 # 使用3σ原则检测男篮运动员的体重数据 male_weight = basketball_data[basketball_data...，并要求平均数保留一位小数 basketball_data.groupby('性别').mean().round(1) 输出为： 根据计算的年龄值绘制直方图 import matplotlib.pyplot...as plt # 设置图表中文字的字体为黑体 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 根据出生日期计算年龄 ages = 2020 - basketball_data...['出生日期'].apply(lambda x : x[0:-1]).astype(int) # 根据计算的年龄值绘制直方图 ax = ages.plot(kind='hist') # 设置直方图中x轴...、y轴的标签为“年龄(岁)”和“频数” ax.set_xlabel('年龄(岁)') ax.set_ylabel('频数') # 设置x轴的刻度为“ages的最小值, ages的最小值+2, ...,

83420

每日一问_02_使用Pandas做简单的数据处理分析

提示： 假设 CSV 文件内容如下： 姓名,年龄,性别,身高,体重 张三,25,男,175,70 李四,30,男,180,75 王五,28,女,165,55 赵六,35,男,170,80 考察点： pandas...然后，可以进行一些简单的数据分析，比如计算平均年龄、身高等。 实战应用场景分析：这种任务常见于数据处理和分析领域。...# 数据分析 # 计算平均年龄、身高和体重 average_age = df['年龄'].mean() average_height = df['身高'].mean() average_weight =...df['体重'].mean() print(f"\n平均年龄：{average_age} 岁") print(f"平均身高：{average_height} cm") print(f"平均体重：{average_weight...最后，进行了一些简单的数据分析，计算了平均年龄、身高和体重，并将结果输出。 拓展分享：这个例子展示了如何使用pandas库进行数据的读取、清洗和分析。

13330

生育儿童智力水平是否与父母生育时年龄具有统计学关系？

体重 新生儿体重和母亲的年龄一般被认为是存在一个倒U型关系，即随着母亲年龄的上升，新生儿体重先上升后下降，这个拐点一般出现在30-35岁之间。也就是说，过了30岁再生孩子，孩子的体格可能更大。...身高是一个受到父母身高（基因影响）和孩子年龄影响很大的变量，因此，如果我们仅仅将儿童的身高平均，可能得到的是一个混杂了孩子年龄效应与父母身高效应的数据。...上图列出的就是这样一个孩子身高和母亲生育年龄之间的关系，拟合时我们不难发现同样存在一个倒U型的关系，即孩子的身高随着母亲生育时的年龄增加而先增大后减小（37岁后的数据虽然均值大，但样本数量少，对整个倒U...使用二次拟合，我们可以找到身高的峰值——当母亲选择在33岁生育时，孩子的身高最高；而在23岁及之前生育的孩子，身高要比同龄人低1到5厘米左右。...根据以上分析，我们可以看到当母亲的生育年龄处于30-35岁这个区间时，孩子在0到15岁区间内，各方面的表现都更为出色。

1K60

VBAVB6解析JSON数据包(JS脚本大法)

易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成(一般用于提升网络传输速率)。 从Web API和服务端编程语言到NoSQL数据库和客户端框架，都有JSON的身影。...,'体重':'66KG','爱好':'打球,瞟美女'},{'姓名':'李四','年龄':20,'身高':175,'体重':'70KG','爱好':'瞟美女','喜欢的美女':[{'姓名':'玲玲','身高...':165,'体重':'48KG'},{'姓名':'婷婷','身高':170,'体重':'45KG'}]},{'姓名':'王五','年龄':22,'身高':185,'体重':'60KG','爱好':'看隔壁美女...':18,'身高':165,'体重':'66KG','爱好':'打球,瞟美女'},{'姓名':'李四','年龄':20,'身高':175,'体重':'70KG','爱好':'瞟美女','喜欢的美女':[...{'姓名':'玲玲','身高':165,'体重':'48KG'},{'姓名':'婷婷','身高':170,'体重':'45KG'}]},{'姓名':'王五','年龄':22,'身高':185,'体重':

6.5K60

MIMIC数据库提取教程-提取某种疾病下的患者人口统计学指标

第二部分为患者的“年龄”，“身高”，“体重”这几个信息，这几个信息都不可以直接从表中直接提取，而是要经过计算才能获取患者正确的指标。...本期小编就教大家如何在mimiciv数据库中获取患者的“年龄”，“身高”，“体重”这几个很重要的指标。...anchor_age并不是患者的入院时的真实年龄，而是根据anchor_year做了偏移，真实年龄的计算公式是： 患者的真实年龄=anchor_age+患者的入院时间-anchor_year 上图中的ROUND...mimiciv数据库中患者的身高数据存放在icu模块的chartevents表中，并且身高会使用两种单位进行记录，分别是英寸跟厘米，为了数值的正确，必须将单位统一，这里小编会将使用英寸的测量数据转成厘米...,226730使用的是厘米 AND c.itemid in(226707,226730) GROUP BY c.subject_id) 三，获取患者的体重 mimiciv数据库中患者的体重数据也存放在

29020

不要再被所谓的儿童升高体重标准数据忽悠了

这个是1-12岁的儿童的升高和体重的标准，是在网上搜到的数据，于是我对这组数据做了个回归分析： 1、选择身高和体重的数据 2、根据数据绘制散点图 3、对散点图进行指数函数的回归 ?...原来儿童的升高体重是根据回归函数设定的， 这也就意味着，我可以根据这个函数算出13岁孩子的 160CM的标准体重，首先我们的函数公式是 y = 2.2768e0.0192x ，X的变量就是儿童的升高...，也就是意味着我只需要输入各个年龄段的儿童的升高，就可以得出相应的体重的数据，反之，我也可以输入体重数据，得到身高的数据，所有这两个数据是相关性的数据。...我根据回归函数的公式，得出160CM的儿童的体重是 49.12KG，这个就是我们所谓的儿童身高体重的标准数据。...这让我比较的震惊，我以前一直以为儿童的这个指标是用过大数据的抽样，然后在进行平均值 或者分位置的算法来算出各个年龄的儿童的标准的身高体重，=现在看来原来这些数据都是自己算出来的，是个完美的数据，所以如果你是一个孩子的家长

56610

图形图像算法中必须要了解的设计模式(2)

应用案例 假设有这样一个应用场景： 有一Person类，有年龄(age),体重(weight),身高(height)三个属性。...现要对Person的一组对象进行排序，但并没有确定根据什么规则来排序，有时需要根据年龄进行排序，有时需要根据身高进行排序，有时可能是根据身高和体重的综合情况来排序，还有可能…… 通过对这个应用场景进行分析...使用Python语言本身的特性，还是难以实现一些特殊的需求，如要根据身高和体重的综合情况来排序(身高和体重的权重分别是0.6和0.4)。...用策略模式就可以很方便地实现，只需要增加一个CompareByHeightAndWeight的策略类就可以，如下面代码： class CompareByHeightAndWeight(ICompare): "根据身高和体重的综合情况来排序...(身高和体重的权重分别是0.6和0.4)" def comparable(self, person1, person2): value1 = person1.height *

45320

从0到1实现神经网络（Python）

本文的脉络是： 介绍了神经网络的基本结构——神经元； 在神经元中使用S型激活函数； 神经网络就是连接在一起的神经元； 构建了一个数据集，输入（或特征）是体重和身高，输出（或标签）是性别； 学习了损失函数和均方差损失...F 接下来我们用这个数据来训练神经网络的权重和截距项，从而可以根据身高体重预测性别： 我们用0和1分别表示男性（M）和女性（F），并对数值做了转化： 姓名 体重 (减 135) 身高 (减 66)...训练神经网络 第二部分 现在我们有了一个明确的目标：最小化神经网络的损失。通过调整网络的权重和截距项，我们可以改变其预测结果，但如何才能逐步地减少损失？...； 重复第一步； 代码：一个完整的神经网络 我们终于可以实现一个完整的神经网络了： 姓名 身高 (减 135) 体重 (减 66) Gender Alice -2 -1 1 Bob 25 6 0 Charlie...搞定了一个简单的神经网络，快速回顾一下： 介绍了神经网络的基本结构——神经元； 在神经元中使用S型激活函数； 神经网络就是连接在一起的神经元； 构建了一个数据集，输入（或特征）是体重和身高，输出（或标签

83530

入门级攻略:机器学习 VS. 深度学习

【例1 根据身高预测体重】 假设你要创建一个根据人的身高预测体重的系统。第一步是收集数据，收集完之后画出数据分布图如下所示。图中的每个点都代表一条数据，横坐标表示身高，纵坐标表示体重。 ?...我们可以画一条简单的直线来根据身高预测体重，比如： Weight (in kg) = Height (in cm) – 100 如果这条直线预测身高很准确，那怎样来衡量它的性能呢？...比如以预测值和真实值之间的差值来衡量预测模型的性能。当然，源数据越多，模型效果就越好。如果效果不好，那么可以使用其他方法来提升模型性能，如增加变量（如性别）或者改变预测直线。...从时间和专业性方面讲，这个过程开销很高。机器学习中，大部分使用的特征都是由专家指定或根据先验知识确定每个数据域和数据类型。比如，特征可以是像素值，形状，纹理，位置，方向。...深度学习方法按照end-to-end方式处理这个问题，比如YOLO net通过卷积神经网络，就能够实现目标的定位与识别。也就是原始图像输入到卷积神经网络中，直接输出图像中目标的位置和类别。

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