利用knn算法识别手写数字数据集,错误率为1.6%,算法的准确率还算可观。也可以通过改变变量k的值,观察错误率的变化,关于k值的选择,一般取一个比较小的数值,例如采用交叉验证法(简单来说,就是一部分样本做训练集,一部分做测试集)来选择最优的K值。 通过运行以上代码,我们会发现knn算法的执行效率并不高,因为算法需要...
早先的研究中,KNN算法的实现都是基于磁盘的,很少有人研究KNN算法在内存上的实现效率。当前国家最前沿的技术很多都是基于内存的,所以该论文研究了五种经典KNN算法在内存上的实现效率,并且针对多组现实生活中的真实数据对不同KNN算法的时间和空间效率进行了详细的理论分析和可靠的实验验证。值得一提的是,论文作者通过对...
提出的预测模型在准确率方面优于其他预测模型,预测精度为0.90,KNN-SVM模型是获得准确预测关键,这表明可以通过设计模型体系结构来提高模型的性能。
漳州师范学院毕业论文(设计) KNN算法及改进 THE ALGORITHM OF KNN AND IMPROVEMENT 姓名: 程至镖 学号: 090803158 别: 计算机科学与工程系业:计算机科学与技术级: 09 指导教师: 周忠眉 2011年4月24日摘要数据挖掘是指从数据库中抽取隐含的、具有潜在使用价值信息的过程,是一种新型 的数据分析技术,已被广泛应用...
1.【期刊论文】基于T型灰色关联度和KNN算法的低压配电网台区拓扑识别方法 期刊:《电力系统保护与控制》 | 2021 年第 001 期 摘要:针对目前低压配电网台区拓扑存在记录不准确,人工排查成本高,准确率低的问题.提出了一种基于T型灰色关联度和K-最近邻(K-nearest Neighbor,KNN)算法的低压配电网拓扑自动识别方法.首先...
今天介绍的ICLR'21论文Nearest Neighbor Machine Translation使用了kNN算法来做机器翻译。目前机器翻译的主流做法都是大数据+大参数模型做文本生成任务,而这篇论文则是利用kNN算法设计了新的机器翻译系统——即使用kNN算法在大规模的预处理数据上做检索,搜寻最相似的k条数据来辅助翻译模型的生成。
KNN算法是一种非参数、基于距离的分类方法，无需构建显式模型，而是直接依赖于训练数据进行预测。其主要工作流程如下：1. 确定K值：K是一个预先设定的正整数，表示在训练集中选取与待分类点最近的邻居数量。K值的选择对最终预测结果有显著影响，需根据具体问题和数据特性进行合理选择。2. 距离计算：计算待分类点与...
KNN算法，全称K-Nearest Neighbors，即K个最近邻。它是一种基于最近邻思想的非参数监督学习算法，既可以用于分类问题，也能处理回归问题。简单来说，对于一个新的数据点，KNN算法会在已有的训练数据集中找到K个与它距离最近的邻居，然后根据这K个邻居的类别（分类问题）或数值（回归问题）来预测新数据点的类别或数值...
建立中文化特性數據行的條件式KNN 模型;每個模型都會採用輸出數據行、特徵數據行(特徵向量)、值數據行(輸出數據行下的儲存格值),以及標籤資料列(個別 KNN 的條件品質)。 Python medium_cknn = ( ConditionalKNN() .setOutputCol("Matches") .setFeaturesCol("Norm_Features") .setValuesCol("Thumbnail_Url"...
为写论文做主播,港大博士投身欲望秀场 截至2023年,超9500万个直播账号活跃在抖音、快手、陌陌等直播平台上。2021年中国直播市场规模达到1844.2亿元人民币。 香港大学博士生王怡霖,从2018年起研究秀场直播,一种线上社交直播类型。2019年,她同一家公会签约,真正进入秀场主播这个角色。曾受雇于中国前十的直播公会成为全职...