KNN是一种分类算法，其全称为k-nearest neighbors, 所以也叫作K近邻算法。该算法是一种监督学习的算法，具体可以分为以下几个步骤 1....第一步，载入数据，因为是监督学习算法，所以要求输入数据中必须提供样本对应的分类信息 2. 第二步，指定K值，为了避免平票，K值一般是奇数 3....第四步，根据K个点的分类频率，确定频率最高的类别为该样本点的最终分类 可以通过下图加以理解 ? 黑色样本点为待分类点，对于图上的点而言，分成了红色和紫色两大类。...指定K为3，则在最近的3个点中，2个是红点，1个是紫点，所以该黑色的点应该归为红色类。 根据这个分类逻辑，K的取值对样本的分类会有很大影响，以下图为例 ?...3) >>> neigh.fit(X, y) KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) >>> print(neigh.predict([[1.1]])) [0] KNN算法原理简单
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 KNN（K- Nearest Neighbor），即K最邻近算法，是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。...简单来说，它是根据“最邻近”这一特征来对样本进行分类。...，这两种算法之间的根本区别是，K_means本质上是无监督学习而KNN是监督学习，Kmeans是聚类算法而KNN是分类（或回归）算法。...，具体可参考：概率生成模型与朴素贝叶斯 2.2算法思想 总得来说，KNN算法思想可以用一句话概括：如果一个样本在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最邻近，用上面的距离公式描述）的样本中的大多数属于某一个类别...算法步骤可以大致分为如下几个步骤： 计算想要分类的点到其余点的距离 按距离升序排列，并选出前K（KNN的K）个点，也就是距离样本点最近的K个点 加权平均，得到答案 这里大致解释一下三个步骤，比如我要预测
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 ——GBDT的原理很简单，就是所有弱分类器的结果相加等于预测值。 目录 ==——GBDT的原理很简单，就是所有弱分类器的结果相加等于预测值。...解释一下GBDT算法的过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。...1.2 GBDT原来是这么回事 GBDT的原理很简单，就是所有弱分类器的结果相加等于预测值，然后下一个弱分类器去拟合误差函数对预测值的残差(这个残差就是预测值与真实值之间的误差)。...当然了，它里面的弱分类器的表现形式就是各棵树。 举一个非常简单的例子，比如我今年30岁了，但计算机或者模型GBDT并不知道我今年多少岁，那GBDT咋办呢？...） iloc的用法（最简单） scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结（包含所有参数详细介绍） 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
分类算法的目的就是根据训练集的特征将新的数据进行预测，当然能够找到特征之间的联系越多那么最后的分类结果也就应该越准确。但是有没有一个比较简单的算法，能够使用极少的特征就能够进行简单的分类呢？...那就是OneR算法了。 OneR的全称为：One Rule，顾名思义也就是一条规则的意思。也就是说我们最终仅仅根据训练集中的一个特征就能够实现对数据的分类。...如果只是使用一条规则的话，很显然这个分类的准确度不会很高，但是在某些特定的数据集中这个简单的算法也能够得到比较好的表现。...为了明白这个算法的工作原理，首先举一个比较简单的例子：就拿人的身高和眼睛大小以及肤色的数据对人进行分类是男是女。其中的编号不属于特征范畴，只是为了后续介绍数据使用。...既然OneR算法是根据一个规则，也就是某一个特征来进行分类的，那么如何找到这个规则就比较重要了。
前言 实验室招人的考核要求做图像识别、目标侦测。 本来想着使用现成的轮子，用 yolov3 做侦测，自己搞一点数据集训练一个新的丹出来就好了。...但是做一半和老师沟通的时候得知希望算法对性能的要求不能太高，所以只好换一个思路，使用 OpenCV 的分类器来完成任务。...结果百度了半天，CSDN 上的大牛都是直接使用 OpenCV 编译后生成的 opencv_traincascade 来完成训练等一系列操作。...但是我是使用 vcpkg 安装的 OpenCV ，找了半天没有找到 opencv_traincascade 。无奈兜兜转转一个晚上，最后在 Youtube 上找到了最舒服的解决方案。...正文 前面的准备工作和网络上能够找到的大多数教程都一样，准备正样本和负样本。 然后重点来了！
有没有比较简单适合小白入手的算法呢~~当然有的,今天我们从最最简单的机器学习算法kNN入手，慢慢的通过一些简单的例子来理解机器学习。...你可以用pip安装，也可以直接下载anaconda这个神器，非常方便，一下子把机器学习，数据分析要的库全部安装了，省的你一个一个下载. 2.挑个最简单的数据集 工欲善其事，必先利其器。...训练数据 测试测试集的数据 看准确率得分 最后模型调整参数，降维等,重复上面的步骤 2).什么是kNN算法 kNN是k-Nearest Neighbors的简称,我觉得是机器学习里面最简单的算法.它的核心思想就是...简单的说就是让最相似的K个样本来投票决定。...就好像pandas我们一般喜欢写成pd 2).选择模型算法,进行训练 kNN算法有分类和回归，今天我们讲的是分类的例子.还记得上面的胖瘦的分类吗，就是一个典型的分类问题.鸢尾花也有分类问题，我们来看一下到底是如何机器如何学习的
现在我们举个具体的例子来介绍一下排序算法。 ? 首先出场的我们的主人公小哼，上面这个可爱的娃就是啦。期末考试完了老师要将同学们的分数按照从高到低排序。...其实很简单。只需要将for(i=0;i=0;i–)就OK啦，快去试一试吧。 这种排序方法我们暂且叫他“桶排序”。...因为其实真正的桶排序要比这个复杂一些，以后再详细讨论，目前此算法已经能够满足我们的需求了。 这个算法就好比有11个桶，编号从0~10。...桶排序从1956年就开始被使用，该算法的基本思想是由E.J.Issac R.C.Singleton提出来。之前说过，其实这并不是真正的桶排序算法，真正的桶排序算法要比这个更加复杂。...但是考虑到此处是算法讲解的第一篇，我想还是越简单易懂越好，真正的桶排序留在以后再聊吧。需要说明一点的是：我们目前学习的简化版桶排序算法其本质上还不能算是一个真正意义上的排序算法。为什么呢？
KNN算法简介 KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法是数据挖掘分类（classification）技术中最简单的算法之一，其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推断出你的类别...以上就是KNN算法在分类任务中的基本原理，实际上K这个字母的含义就是要选取的最邻近样本实例的个数，在 scikit-learn 中 KNN算法的 K 值是通过 n_neighbors 参数来调节的，默认值是...由于KNN最邻近分类算法在分类决策时只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分类样本所属的类别，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合...所以样本参数必须做一些 scale 处理，最简单的方式就是所有特征的数值都采取归一化处置。...K个已分类样本，作为待分类样本的近邻； 做分类：根据这K个近邻中的大部分样本所属的类别来决定待分类样本该属于哪个分类； 以下是使用Python实现KNN算法的简单示例： import
凯撒算法 概述 凯撒密码是罗马扩张时期朱利斯• 凯撒（Julius Caesar）创造的，用于加密通过信使传递的作战命令。它将字母表中的字母移动一定位置而实现加密。...这里，移动的位数“2”是加密和解密所用的密钥。...只要传入明文和偏移量即可加密，解密需要传入密文和负的偏移量就可以解密。...输出的结果: 原文：Hello 加密后：Jgnnq 解密后：Hello 安全性 凯撒密码由于加解密比较简单，密钥总共只有 26 个，攻击者得到密文后即使不知道密钥，也可一个一个地试过去，最多试...输出的结果: 原文：Hello 加密后：Jhpqu 解密后：Hello
作者｜苏克1900 来源｜高级农民工（ID：Mocun6） 摘要：从零开始学习机器学习最简单的 KNN 算法。 今天开始，我打算写写机器学习教程。...---- 02 kNN 算法介绍 接下来，我们就要从这个故事中开始接触机器学习了，机器学习给很多人的感觉就是「难」，所以我编了上面这个故事，就是要引出机器学习的一个最简单算法：kNN 算法（K-Nearest...学会 kNN 算法，只需要三步： 了解 kNN 算法思想 掌握它背后的数学原理（别怕，你初中就学过） 最后用简单的 Python 代码实现 在说 kNN 算法前说两个概念：样本和特征。...可以看到 K 近邻算法就是通过距离来解决分类问题。这里我们解决的二分类问题，事实上 K 近邻算法天然适合解决多分类问题，除此之外，它也适合解决回归问题，之后一一细讲。...我们使用 Python 手写完成了一个简易的 kNN 算法，是不是不难？ 如果觉得难，来看一个更简单的方法：调用 sklearn 库中的 kNN 算法，俗称调包，只要 5 行代码就能得到同样的结论。
摘要：从零开始学习机器学习最简单的 kNN 算法。 今天开始，我打算写写机器学习教程。说实话，相比爬虫，掌握机器学习更实用竞争力也更强些。...---- 02 kNN 算法介绍 接下来，我们就要从这个故事中开始接触机器学习了，机器学习给很多人的感觉就是「难」，所以我编了上面这个故事，就是要引出机器学习的一个最简单算法：kNN 算法（K-Nearest...学会 kNN 算法，只需要三步： 了解 kNN 算法思想 掌握它背后的数学原理（别怕，你初中就学过） 最后用简单的 Python 代码实现 在说 kNN 算法前说两个概念：样本和特征。...可以看到 K 近邻算法就是通过距离来解决分类问题。这里我们解决的二分类问题，事实上 K 近邻算法天然适合解决多分类问题，除此之外，它也适合解决回归问题，之后一一细讲。...我们使用 Python 手写完成了一个简易的 kNN 算法，是不是不难？ 如果觉得难，来看一个更简单的方法：调用 sklearn 库中的 kNN 算法，俗称调包，只要 5 行代码就能得到同样的结论。
写在前面 这道题不要说是特斯拉，可能放眼所有存在“算法笔面”环节的互联网公司，也是标准 Easy 水平。...以至于遇到该题目的同学都有“准备过于充分”的感觉： 题目描述 平台：LeetCode 题号：3 给定一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的「最长子串」的长度。...return ans; }; 时间复杂度：虽然有两层循环，但每个字符在哈希表中最多只会被插入和删除一次，复杂度为 O(n) 空间复杂度：使用了哈希表进行字符记录，复杂度为 O(n) 总结 现在看来这道题确实简单到离谱...说明在那个算法笔面刚出现，甚至是 LeetCode 刚建站，总共只有 150 道题目的那个年代，像「滑动窗口」这样的知识点，还不被大家所掌握，绝大多数只能给出双层循环的 O(n^2) 解法。...反观现在的笔试面试，一些在招聘市场"供过于求"的公司，有时候还会把网络流搬上桌面 ... 可见，算法内卷的道路只会放缓，不会停止，没有尽头。
引言 分类回归树（Classification and Regression Tree，CART）是一种典型的决策树算法，CART算法不仅可以应用于分类问题，而且可以用于回归问题。...在博文“简单易学的机器学习算法——决策树之ID3算法”中介绍了ID3算法的思想，ID3算法主要是用来处理离散性的问题，然而对于连续型的问题，ID3算法就无能无力了。...分类回归树(Classification and Regression Tree, CART)是一种树构建算法，这种算法既可以处理离散型的问题，也可以处理连续型的问题。...二、回归树的分类 在构建回归树时，主要有两种不同的树： 回归树(Regression Tree)，其每个叶节点是单个值 模型树(Model Tree)，其每个叶节点是一个线性方程 三、基于CART...这个给定的值的选取的原则是使得划分后的子树中的“混乱程度”降低。如何定义这个混乱程度是设计CART算法的一个关键的地方。在ID3算法中我们使用的信息熵和信息增益的概念。信息熵就代表了数据集的紊乱程度。
Quicksort算法 快速排序（Quicksort）是基于“分治法”的高效排序算法。随机选择划分元素是避免最坏情况runtime好策略。...Bogo排序 Bogo排序（Bogo sort）也称为愚蠢排序，是一种简单但效率非常低的排序算法。...这个人可以使用他的私有密匙来创建数字签名，从而显示消息的真实性。 二分搜素算法 二分搜素算法（Binary search）是一种用于在有序数组中查找某个值的位置的快速搜索算法。...graph scan算法 graph scan算法遍历图中所有可到达的节点。它的行为可以通过插入不同的数据结构来改变：使用无序集合导致随机搜索，使用堆栈产生深度优先搜索，使用队列产生广度优先搜索。...Fleury算法 Fleury算法，这是一种在图中求解欧拉路径的优雅方法——一次只通过每条边一次的路径。 注：IDEA是SándorP.
前言： 前面两篇文章，我们对算法以及时空复杂度进行了详细的讲解，但是，这其实是远远不够的，时空复杂度只是我们算法学习中的冰山一角，下面让我们通过数组的学习来正式打开算法与数据结构的大门吧！...什么是数组 关于数组，虽然它是数据结构世界里最常用以及最简单的，但是之前仍有同学向我反馈：数组难以理解！那我们就来对数组进行详细的讲解，帮助大家解惑。...对于数组来说，读取元素是最简单的操作。由于数组在内存中顺序存储，所以只要给出一个数组下标，就可以读取到对应的数组元素。...尾部插入 在 java 和 c 语言中，尾部插入是最简单的方法,我们只需要对数组进行一次循环找到要插入的位置，然后进行赋值即可。...删除简单的地方在于，我们无需关心下标是否会越界，容量是肯定不会超过申请的大小的。
来一道和「米哈游（原神）」相关的面试题（应该是米哈游出过最简单的了）。 题目描述 平台：LeetCode 题号：剑指 Offer 35....复杂链表的复制 给你一个长度为 n 的链表，每个节点包含一个额外增加的随机指针 random，该指针可以指向链表中的任何节点或空节点。 构造这个链表的深拷贝。...深拷贝应该正好由 n 个 全新 节点组成，其中每个新节点的值都设为其对应的原节点的值。...新节点的 next 指针和 random 指针也都应指向复制链表中的新节点，并使原链表和复制链表中的这些指针能够表示相同的链表状态，复制链表中的指针都不应指向原链表中的节点 。...cur, head = cur.next, head.next return dummy.next 时间复杂度： O(n) 空间复杂度： O(n) 模拟（原地算法
简介K最近邻（K-nearest neighbors，简称KNN）算法是一种基于实例的机器学习方法，可以用于分类和回归问题。它的思想非常简单，但在实践中却表现出了出色的效果。...（回归问题）欧拉距离如下KNN算法应用场景KNN算法在以下场景中广泛应用分类问题：如垃圾邮件过滤、图像识别等回归问题：如房价预测、股票价格预测等推荐系统：根据用户和物品的相似度进行推荐异常检测：检测异常行为或异常事件例如在邮件分类上就需要如下步骤数据准备...：为了使用KNN算法进行邮件分类，我们需要准备一个数据集作为训练样本。...KNN算法优缺点KNN算法有以下优点简单直观，易于实现和理解适用于多分类问题对于样本分布不规则的情况，表现良好然而，KNN算法也存在一些缺点需要存储全部训练样本，计算复杂度较高对于高维数据，效果不佳对于样本不平衡的数据集...KNN算法，但是真正的KNN算法并没有这么简单，下节我会通过上述代码的基础上进行简单的优化，并进行封装我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！
升级R一直是一件比较痛苦的事情，你需要先安装新的R，然后在逐一安装以前装过的包。最快的办法也是把以前的包文件夹拷到新的R中，然后在新的版本中运行包更新。...由于官方的源一般都提供最新R版本的二进制文件，所以为了更好的稳定性一般也要跟着升级。所以这是一件相对痛苦又不得不做的事情。...现在installr程序包提供了自动化升级的途径，你只需要回答几个问题就可以将R升级至最新版本，同时相应的程序包也会及时的得到更新。...你需要做的只是： install.packages("installr") library(installr) updateR() 然后就会提示最新的R版本，和是否需要拷贝老版本的R程序包目录，是否需要移除老的程序包目录以及是否更新新的版本中的程序包...一切搞定之后会提醒你是否需要打开新的RGui，程序会默认将系统的默认R设置为最新版，因此RStudio也会自动切换到最新的R版本。
升级R一直是一件比较痛苦的事情，你需要先安装新的R，然后在逐一安装以前装过的包。最快的办法也是把以前的包文件夹拷到新的R中，然后在新的版本中运行包更新。...由于官方的源一般都提供最新R版本的二进制文件，所以为了更好的稳定性一般也要跟着升级。所以这是一件相对痛苦又不得不做的事情。...现在installr程序包提供了自动化升级的途径，你只需要回答几个问题就可以将R升级至最新版本，同时相应的程序包也会及时的得到更新。...你需要做的只是： install.packages("installr") library(installr) updateR() 然后就会提示最新的R版本，和是否需要拷贝老版本的R程序包目录，是否需要移除老的程序包目录以及是否更新新的版本中的程序包...总的来看，R的升级还是很成功的，使用起来也很方面。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
