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...
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模型基于最近邻算法来判断样本归属类别。研究选取多维度财务指标作为信用风险识别依据。如资产负债率反映上市公司长期偿债能力状况。流动比率体现上市公司短期偿债的能力水平。速动比率剔除存货影响更精准衡量短期偿债力。对选取的财务数据进行标准化处理以消除量纲。数据标准化采用特定公式使数据处于合理范围。通过收集大量...
基于knn算法模型的应用案例 基于knn算法模型的应用案例 KNN算法模型在图像识别领域应用广泛，能精准区分不同图像类别。以手写数字识别为例，KNN算法可有效识别出0到9的数字。医学影像分析中，KNN能辅助判断肿瘤是良性还是恶性。有研究表明，在某医学影像数据集上KNN准确率可达80%左右。在文本分类方面，KNN算法能将新闻等...
R语言基于KNN算法的电信客户流失预测研究 摘要 本文针对电信行业客户流失问题,以某运营商历史数据为基础,通过构建特征工程体系,结合K近邻算法建立预测模型。研究发现客户服务呼叫次数、国际通话时长等5项指标与流失行为显著相关,模型在测试集上达到86.3%的预测准确率。研究结果为运营商实施精准化客户挽留策略提供了数据支撑...
鸢尾花knn算法代码详解 使用简单的神经网络对鸢尾花分类,输入的数据为鸢尾花的花蕊长度、花蕊宽度、花瓣长度、花瓣宽度进行训练。然后根据训练过后的权重和偏置进行测试,测试结果与鸢尾花的类别进行验证,查看准确率,具体代码如下: AI检测代码解析 import tensorflow as tf ...
实现对虚假新闻的分类knn 一、基于PaddleNLP的美国大选的新闻真假分类(二)基于SKEP模型的分类任务 0.解释 本来这个都烂尾了,看到有人问二在哪儿?只好说还没公开,自己挖的坑,含泪也要填。下次标题再也不屑一、二了,真的很容易烂尾。。。 1.简介 新闻媒体...