使用PyTorch 实现 KNN(K-Nearest Neighbors) KNN 是一种简单而有效的机器学习算法,它的原理是通过计算样本之间的距离来分类和回归。在这篇文章中,我们将一起学习如何在 PyTorch 中实现 KNN。我们将按步骤分解整个过程,并使用代码示例来深入理解每一个步骤。以下是整个流程的步骤概述: 1. 导入必要的库 首先,我们需...
KNN(K-Nearest Neighbors)是一种简单且有效的分类算法。今天,我们将通过使用 PyTorch 来实现 KNN。本文将向你展示如何一步步实现 KNN,包括必要的代码和详细的注释。 流程概述 以下是实现 KNN 的流程: 1. 导入所需的库 首先,我们需要导入一些基本的库。PyTorch 用于处理张量,NumPy 用于数组操作,Matplotlib 用于可视化...
可视化结果:使用散点图展示测试集中数据点的预测结果和真实标签。 5. Pytorch实现KNN importtorchimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.datasetsimportmake_classification# 生成模拟数据X, y = make_classification(n_samples=...
01 树与森林 在构建决策树的时候，可以让树进行完全生长，也可以通过参数控制树的深度或者叶子节点的数量...
因为Tensorflow之前只支持静态图,而pytorch支持动态图,优越感爆棚。 近几年深度学习科研工作基本都是基于Pytorch做验证实践。 咱国内百度推出的深度学习框架PaddlePaddle,相对在国内比较流行,也是一款比较优秀的深度学习框架。 KNN算法采用框架实现就比较简单了,基本步骤就是准备数据,初始化模型,将数据导入模型进行运算,得到结...
回来之后自己信心满怀地买了李沐大神的《动手学深度学习(PyTorch版)》,然后便开始了自己的学习DL之路。 曼亚灿 2023/05/19 7011 KNN近邻算法 详解 编程算法 通过本文,你将了解并深刻理解什么是 KNN算法。 当然,阅读本文前,你最好会点python, 这样阅读起来才会没有障碍噢 solve 2019/10/30 8600 快速入门Python...
| KNN (K-Nearest Neighbors)和Kmeans是两种常见的机器学习算法用于不同类型的问题。 以下三个角度分析不同: ☑应用场景 ☑任务类型 ☑算法原理 ☑另外,我还为大家准备了一份PyTorch模型训练实用指南: 这份PyTorch教程从基础知识开始,系统全面地介绍了PyTorch的核心组件,包括张量、自动微分、优化器和数据加载器...
用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 左右滑动查看更多 01 02 03 04 数据挖掘 我们想更深入地研究我们的变量,看看我们是否可以用它们做更多的事情。 我们的下一步是使用 WOE 分析。 基于对我们有用的 WOE 分析变量是:pdays、previous、job、housing、balance、month、duration、poutcome、contact。在下...
Latest commit History 13 Commits knn_cuda tests .gitignore README.md makefile ninja requirements.txt setup.py test_knn_cuda.log KNN_CUDA ref:kNN-CUDA ref:pytorch knn cuda author:sli@mail.bnu.edu.cn Modifications Aten support pytorch v1.0+ support ...
用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 R语言用FNN-LSTM假近邻长短期记忆人工神经网络模型进行时间序列深度学习预测4个案例 Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化 R语言KERAS用RNN、双向RNNS递归神经网络、LSTM分析预测温度时间序列、 IMDB电影评分情感 ...