在图像分割领域，圣杯是能够基于文本 Query 准确分割任意概念图像。随着视觉-语言模型（VLMs）如CLIP的迅速发展，这一任务变得更加可行。当这些模型应用于...

💡💡为什么要划分数据集呢？ 结论：不能将所有数据集全部用于训练，为了能够评估模型的泛化能力，可以通过实验测试对学习器的泛化能力进行评估，进而做出选择。因此需要使...

Elasticsearch 8.x 引入了强大的向量搜索功能，使得在大规模数据集上进行高效的k近邻（kNN）搜索成为可能。向量搜索在许多应用场景中都非常重要，例...

对于一个马上要毕业的大四学生来说，突然由后端转学机器学习，学起来好难，尤其是回归那里，数学好难！！！！！！！！ 因为回归的公式太难搞了，这里先整理一手分类的入...

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第19天，点击查看活动详情

无监督 KNN 方法使用欧氏距离计算观测值和其他观测值之间的距离，无需调整参数即可提高性能。其步骤包括计算每个数据点与其他数据点的距离，根据距离从小到大对数据点...

（5）最后，使用预测模型对这些待测的特征向量进行预测并得到结果（Expected Model）。

本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中分类算法，本篇为分类算法与knn算法部分。

K近邻算法用来对观察数据打标签/分类。通过和已打标样本对比 两者距离，跟哪个样本近就标注该观察数据应该归为什么标签。这通常也是机器学习的一个基础入门算法。

knn使用的分类决策规则是多数表决，如果损失函数为0-1损失函数，那么要使误分类率最小即使经验风险最小，多数表决规则实际上就等同于经验风险最小化。

根据对数据集的命名和查看，可以看出数据集包含了多个变量，如checkingstatus1、duration、history等，这些变量代表了不同的个人和贷款信息...

我们设置模型选择周围的三个点，可以看到最近的三个都是蓝色点，那么模型就会将新的数据判别为蓝色点

K近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）是一种简单而有效的监督学习算法，广泛应用于分类和回归问题。本文将深入讲解Python中的K近邻算法，...

- $k$近邻法 (k-Nearest Neighbor;kNN) 是一种比较成熟也是最简单的机器学习算法，可以用于基本的分类与回归方法

今儿准备了 KNN 的文章给到大家，因为后台很多人问到了关于KNN相关的内容细节！

项目背景：银行的主要盈利业务靠的是贷款，这些客户中的大多数是存款大小不等的责任客户（存款人）。银行拥有不断增长的客户（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。

k近邻算法KNN是一种简单而强大的算法，可用于分类和回归任务。他实现简单，主要依赖不同的距离度量来判断向量间的区别，但是有很多距离度量可以使用，所以本文演示了K...

但在众多收录的论文中，一篇名为《 “Low-Resource” Text Classification: A Parameter-Free Classifica...