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斯坦福CS231n项目实战(一):k(kNN)

我的微博:RedstoneWill的微博 我的GitHub:RedstoneWill的GitHub 我的微信公众号:红色石头的机器学习之路(ID:redstonewill) k (kNN,K Nearest neighbor)是一种简单的器之一。 在kNN训练过程中,它将所有训练样本的输入和输出label都存储起来。测试过程中,计测试样本与每个训练样本的L1或L2距离,选取与测试样本距离的前k个训练样本。 然后对着k个训练样本的label进行投票,票数多的那一别即为测试样本所归。 ? 其实,kNN非常简单,可以说在训练过程中基本没有,没有计过程,kNN实际上是一种识记。 对于图像识别问题,根据不同图片的像素值进行kNN,一般识别正确率不高,但是整个过程可以了解一下。 下面是kNN的示例代码,所选择的数据库是CIFAR10。

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K(k-Nearest Neighbor,KNN)

概述 K(k-Nearest Neighbor,KNN)简单的机器学习。 它没有训练的过程,它的学习阶段仅仅是把样本保存起来,等收到测试集之后再进行处理,属于“懒惰学习”。 计步骤如下: 距离:给定测试对象,计它与训练集中的每个对象的距离 找居:对训练集的每个对象根据距离排序,选取的K个 做:根据这k个归属的主要别进行投票,以确定测试对象的 相似度的衡量 (简单应用中,一般使用欧氏距离,但对于文本来说,使用余弦(cosine)来计相似度就比欧式(Euclidean)距离更合适) 别的判定 简单投票:少数服从多数,中哪个别的点多就为该 改善方:对此可以采用权值的方(和该样本距离小的居权值大)来改进。 计量较大 因为对每一个待的文本都要计它到全体已知样本的距离,才能求得它的K个点。 投票没有考虑的距离的远,距离更也许更应该决定终的,所以加权投票更恰当一些。而具体如何加权,需要根据具体的业务和数据特性来探索 如何选择合适的距离衡量?

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    k-

    从样本中找与预测样本距离的k个数据 这k个数据所属别投票决定了预测样本的别 距离公式: d_ab=\sqrt[n]{\sum_{i=1}^m |a_i-b_i|^n} 余弦相似度: cos\Theta frac{\sum_{i=1}^m(a_i * b_i)}{\sqrt{\sum_{i=1}^m a_i^2}*\sqrt{\sum_{i=1}^m b_i^2}} 其中,a,b为包含m个属性的样本,属性计时要进行规范化 (小值规范化或零均值规范化等) 其中 n=1 时曼哈顿距离,n=2是欧式距离,n \to \infty 是切比雪夫距离 大值小值规范化: v=\frac{x-l}{r-l}(R-L)+L 其中原来取值区间

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    -K-

    [img202108130815581.jpg] 目标 说明K-的距离公式 说明K-的超参数K值以及取值问题 说明K-的优缺点 应用KNeighborsClassifier实现 了解的评估标准准确率 应用:Facebook签到位置预测 K-(KNN) 定义 如果一个样本在特征空间中的k个相似(即特征空间中)的样本中的大多数属于某一个别,则该样本也属于这个别 ,即由你的“居”来推断出你的别 来源:KNN早是由Cover和Hart提出的一种 距离公式 两个样本的距离可以通过如下公式计,又叫欧式距离 [img202108130819435.png 号电影不知道别,如何去预测?我们可以利用K的思想 [img202108130828409.png] 问题 如果取的的电影数量不一样?会是什么结果? ’,‘brute’},可选用于计居的:‘ball_tree’将会使用 BallTree,‘kd_tree’将使用 KDTree。

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    KNN (K

    KNN,K-Nearest Neighbours ,K值,是一个简单的,常被用于问题的。它也可以用于回归问题。 我们将要把灰色的点为亮绿色,绿色,棕色中的一。一开始会计灰色点与其他各个点的之间的距离,然后再找出 k 值 - 的一些点。 ? 的点的数据按顺序如上所示,会发现亮绿色包含两个点,绿色包含一个点,棕色也包含一个点。亮绿色的个数多,所以灰色的点被划为亮绿色所在的。 简单 KNN 实践 此实践教程来源:机器学习实战教程(一):K-(史诗级干货长文) 我们实践一个简单的例子,用 KNN 来一个电影是动作片还是爱情片。下面是关于电影数据的说明。 机器学习(一)——K-(KNN)

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    K

    概述 随机选择K个聚中心,在每一次迭代中,先为每个点确定其的聚中心,这一步称为集群配(cluster assignment),然后计每个中所有点的中心点,将该的聚中心移动到中心点,这一步称为中心移动 (move centroid),得到这k个聚中心的新位置,进行下一次迭代,直到每个聚中心点正确布在每个的中心。 的输入有两个参数:聚中心的数量K和一系列训练集X={x1,x2,…,xm},聚过程如图所示: ? 伪代码如下: image.png K与K KNN聚是非监督学习,KNN是监督学习 KNN聚是迭代的过程,KNN不需要迭代 关于随机初始化 一个推荐的随机初始化的方: image.png 根据业务需要,这是很多情况下的方,在运行KNN聚之前心里就有了想要成多少的需求。

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    实例五:用KD Tree查找

    1、KNN参数说明 参数 K Neighbors Classifier(KNN)和K Neighbors Regressor(KNN回归) weights 样本权重,可选参数: uniform(等权重 DBSCAN)中计样本和核心对象之间距离来获取以及KNN中用于计的快速、便捷构建方式。 当样本数据量少的时候,我们可以使用brute这种暴力的方式进行求解,即计到所有样本的距离。 (2)KD Tree的构建方式 KD树采用从m个样本的n维特征中,别计n个特征取值的方差,用方差大的第k维特征nkn_knk​作为根节点。 如果不相交那就简单了,我们直接返回父节点的父节点,在另一个子树继续搜索。当回溯到根节点时,结束,此时保存的节点就是终的。 ?

    1.2K20

    K实现案例

    ", DeprecationWarning) 构建模型 使用K器对鸢尾花(Iris)数据进行别预测 #从sklearn.preprocessing里选择导人数据标准化模块。 #使用K器对测试数据进行别预测,预测结果储存在变量y_predict中。 K属于无参数模型中非常简单一种。然而,正是这样的决策,导致了其非常高的计复杂度和内存消耗。 因为该模型每处理一个测试样本,都需要对所有预先加载在内存的训练样本进行遍历、逐一计相似度、排序并且选取.K个训练样本的标记,进而做出决策。 这是平方级别的复杂度,一旦数据规模稍大,使用者便需要权衡更多计时间的代价。

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    K-和回归

    KNN模型 确定距离度量方(如欧氏距离) 根据 K 个的距离的居样本,选择策略做出预测 模型假设:距离相的样本,有接的响应值 2. KNN 根据身高、体重对性别进行 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X_train = np.array([ [158 )**2 ,axis = 1)) dis 选取k个 nearset_k_neighbor = dis.argsort()[0:3] k_genders = [y_train[i] for i in nearset_k_neighbor] k_genders # ['male', 'female', 'female'] 计的k个的标签 from collections import Counter 使用sklearn KNN 标签(male,female)数字化(0,1) from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer from sklearn.neighbors

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    kNN规则

    其实今天是要记录一下k-NN规则的。养成了一个习惯,将一个数学模型掌握以后,应用到一个例子中,并把它用Blog记录下来。 K-NN是一种非常朴素的,但是在步入正题之前,还是要抛个转。          比如要实现一个模型为人人们推荐购买哪一款手机。 如果C是月薪13K年龄27,那么你十有可能和A进行相同的选择,也去购买Iphone。数学上认为C的函数值更解决于A。这就是k-NN规则的思想,找到和目标属性的样本,并把它们归为同一别。 如果已知100 个各个收入阶层、各个年龄段的手机购买数据,把其作为训练样本,从中选择一个和目标情况为接的一个样本,并把该样本使用的手机推荐给目标,这种称之为1-NN规则。 设计k-NN规则时,重要的是确定k值和设计计样本之间距离(或相似度)的度量函数。          首先说计k值。有时可以根据经验。

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    python k_python中的k示例

    参考链接: K居的Python实现 python k       K居(KNN) (K-Nearest Neighbors (KNN))       KNN is a supervised KNN是一种监督的机器学习,可用于解决和回归问题。 KNN的原理是数据点的值或,由该值周围的数据点确定。         为了理解KNN,通常好通过示例来展示。 本教程将演示如何在遇到自己的问题的情况下在Python中使用KNN。 预测从未知点x到数据中所有点的距离。 然后,通过增加与x的距离来对数据中的点进行排序。 通过从“ K”个点预测多数标签来进行预测。         KNN对异常值也很敏感,因为异常值会对的点产生影响。 此外,它们不适用于高维数据集,并且特征不能很好地工作。

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    图解机器学习 | KNN及其应用

    2.K核心思想 在模式识别领域中,K(KNN,又译K-)是一种用于和回归的非参数统计方。在这两种情况下,输入包含特征空间中的K个的训练样本。 K-是所有的机器学习简单的之一。 2)豆子例子 想一想:下图中只有三种豆,有三个豆的种未知,如何判定他们的种? K-的一个延伸。 根据K,离绿点的三个点中有两个是红点,一个是蓝点,红点的样本数量多于蓝点的样本数量,因此绿点的别被判定为红点。 K一般不大于20,后,选择K个中出现次数多的,作为新数据的。 2)K参数选择 如何选择一个佳的K值取决于数据。 加快K个的搜索速度这是通过快速搜索,在较短时间内找到待样本的K个。 对训练样本库的维护。

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    K

    KNN的三要素 三个要素别是: K值的选取 决策规则(多数投票) 距离度量的方式,一般有欧氏距离,曼哈顿距离,闵可夫斯基距离等 K值的选取 ? 在上图中,紫色虚线是贝叶斯决策边界线,也是理想的边界,黑色实线是KNN的边界。 另外,K的取值尽量要取奇数,以保证在计结果后会产生一个较多的别,如果取偶数可能会产生相等的情况,不利于预测。 ,仅为O(n) 4) 和朴素贝叶斯之比,对数据没有假设,准确度高,对异常点不敏感 5) 由于KNN方主要靠周围有限的的样本,而不是靠判别域的方来确定所属别的,因此对于域的交叉或重叠较多的待样本集来说 ,KNN方较其他方更为适合 6)该比较适用于样本容量比较大的域的自动,而那些样本容量较小的域采用这种比较容易产生误 KNN的主要缺点有: 1)计量大,尤其是特征数非常多的时候 2

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    k-

    k-(kNN)采用测量不同特征值之间的距离方进行。 使用数据范围:数值型和标称型。 优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点:计复杂度高、空间复杂度高。 k-的一般流程: 收集数据。 准备数据:格式化数据格式、归一化。 析数据。 训练:不适用于k-。 测试:计错误率。 使用。 实施步骤: 对未知别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作: 计已知别数据集中的点与当前点之间的距离; 按照距离递增次序排序; 选取与当前点距离小的k个点; 确定前k个点所在别的出现频率; 返回前 k个点出现频率高的别作为当前点的预测

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    k-

    k-定义 k-(k-Nearest Neighbour,kNN)采用测量不同特征值之间的距离的方进行。 该方的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个相似(即特征空间中)的样本中的大多数属于某一个别,则该样本也属于这个别。 用官方的话来说,所谓k,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例的k个实例(也就是上面所说的k个居), 这k个实例的多数属于某个,就把该输入实例到这个中 确定前k个点所在别的出现频率 (5) 返回前k个点出现频率高的别作为当前点的预测 k-实现 下面根据以上的流程实现kNN Python预备知识 下面说说程序中用到的一些Numpy Python源码 classify0函数是k-的源码实现,file2matrix函数用于从文件转给你读取数据,然后交给classify0函数进行处理。

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    K-

    K-实现&python中k-使用&模型评估 概述 简单地说,k采用测量不同特征值之间的距离方进行。 k- 优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点:计复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围:数值型和标称型。 输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后提取样本集中特征相似数据()的标签。 一般来说,我们只选择样本数据集中前k个相似的数据,这就是k-中k的出处,通常k是不大于20的整数。后,选择k个相似数据中出现次数多的,作为新数据的。 n_neighbors:从待K个值中进行判断,默认为5 weights:距离权重,可选参数 ‘uniform’:的K个点权重相同 ‘distance’:的K个点中,的点权重比远的点更高

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    K

    k的思想了,是kk=1时的一种特殊情况。 基本概念 确定一个样本所属别的一种简单的方是直接比较它和所有训练样本的相似度,然后将其归相似的样本所属的那个,这是一种模板匹配的思想。下图6.1是使用k思想进行的一个例子: ? ,c 3.终的结果为argmaxiCi 在这里argmaxiCi表示大的值Ci对应的那个i。如果看k=1,k退化成。 下面我们介绍文献[9]的方,它使得变换后每个样本的k个居都和它是同一个,而不同型的样本通过一个大的间隔被开,这和第8章将要介绍的线性判别析的思想似。 通过这个线性变换,同样本尽量都成为居节点;而不同型的样本会拉开距离。这会有效的提高kNN精度。 实验程序 下面用一个例子程序来演示kNN的使用,这里我们对2个进行

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    K-

    K-概述(k-Nearest Neighbor,KNN) K-采用测量不同的特征值之间的距离方进行。 该方的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个相似(即特征空间中)的样本中的大多数属于某一个别,则该样本也属于这个别。 优点:精度高、对异常数据不敏感、无数据输入假定。 输入没有标签的新数据后,将新数据每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后提取样本集中特征相似的数据()的标签。 一般来说我们只选择样本数据集中前k个相似的数据。 3.析数据:可使用任何方。 4.训练:此步骤不适用与K- 5.测试:计错误率。 6.使用:首先需要输入样本数据和结构化的输出结果,然后运行k-判定输入数据别属于哪个后应用对计出的执行后续的处理。 2.

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    k-

    《机器学习实战》一书介绍的第一个是k-。简单的说,k-采用测量不同特征值之间的距离方进行。 《机器学习实战》一书给出的示例都是,其实该也适用于回归任务。 k-实现上也比较简单,以任务为例,首先是准备训练样本,训练样本都存在标签,也就是我们知道样本集中每一数据与所属的对应关系。 输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与训练样本对应的特征进行比较,然后提取样本集中特征相似数据()的标签。一般来说,选择k个相似的数据,这就是k-中k的出处。 从前面的析可以看出,k-没有显式的训练过程,在训练阶段仅仅是把样本保存起来,训练时间开销为零,待收到测试样本后再进行处理。这个存在两个关键点: k值如何选择。

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    KNN

    K(KNN,k-NearestNeighbor)是数据挖掘技术中简单的方之一。所谓K,就是k个居的意思,说的是每个样本都可以用它的k个居来代表。 kNN的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个的样本中的大多数属于某一个别,则该样本也属于这个别,并具有这个别上样本的特性。 该方在确定决策上只依据的一个或者几个样本的别来决定待样本所属的别。 kNN方别决策时,只与极少量的相样本有关。 由于kNN方主要靠周围有限的的样本,而不是靠判别域的方来确定所属别的,因此对于域的交叉或重叠较多的待样本集来说,kNN方较其他方更为适合。 -- 百度百科 KNN思想 根据上文 K-means ,可以将一堆 毫无次序 的样本成N个簇,如下: ?

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