K最近邻(KNN) K最近邻(KNN)模型是一种简单且有效的机器学习算法,主要用于分类和回归任务。KNN的基本思想是:一个样本的类别或数值取决于其最邻近的k个邻居的类别或数值。具体来说,KNN通过计算待分类点与训练数据集中所有点的距离,选择距离最近的k个点作为邻居,然后根据这些邻居的类别或数值来预测该...
首先,SVM-KNN组合模型的查全率为87.8%,稍微低于另外两个模型,说明该模型判定的正常企业占全部正常企业的比重略低于另外两个模型。同时,SVM-KNN组合模型的第一误差率稍微高于另外两个模型的第一误差率,但SVM-KNN组合模型的第一误差率属于合...
基于KNN-SVM的网络安全态势评估模型
6、sklearn 模块 这里的KNN算法直接使用的from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier。具体见KNN官网说明。
1.3 KNN算法的优势和劣势 2 基于SVM的人脸识别 2.1 SVM二分类算法描述 2.2 SVM多分类算法描述 2.3 实验验证 2.4 SVM算法的优势和劣势 3 KNN算法与SVM算法对比 1 基于KNN的人脸识别 1.1 KNN算法描述 KNN(K-Nearest Neighbor,K最近邻)算法可以用于分类和回归任务,是一种监督学习算法。它的主要思路是,如果一个样本...
由表可以看出,对比KNN分类,SVM在单词个数不太小时,都会好于KNN,并且在单词数较大时,效果远好于KNN的分类,准确率达到了94%。 总结 本文介绍了一个典型的基于词袋和SVM分类器的图片分类方法。基于词袋的图片分析技术由于具有对图片进行语义理解的潜力,因此得到广泛研究。SVM分类器也是目前非常火热的分类方法之一。实验...
1. KNN(k-Nearest Neighbor) 1.1 距离选择 1.2 K值选择 1.3 维度灾难 1.4 KNN的优缺点 2. 支持向量机 2.1 线性可分支持向量机 2.2 线性支持向量机 2.3 非线性支持向量机 3. 决策树 3.1 数据划分 3.1.1 基于信息增益的节点划分方法 ID3 3.1.2 基于信息增益率的节点划分方法 C4.5 ...
第一种方法:使用KNN、SVM和BP神经网络,这是我们在课堂上学到的算法,功能强大而且易于实施。我们主要使用sklearn来实现这些算法。 第二种方法:虽然传统的多层感知器(MLP)模型成功地应用于图像识别,但由于节点之间的完全连通性受到维度灾难的影响,因此不能很好地扩展到更高分辨率的图像。所以在这一部分我们使用Google的...
由表可以看出,对比KNN分类,SVM在单词个数不太小时,都会好于KNN,并且在单词数较大时,效果远好于KNN的分类,准确率达到了94%。 总结 本文介绍了一个典型的基于词袋和SVM分类器的图片分类方法。基于词袋的图片分析技术由于具有对图片进行语义理解的潜力,因此得到广泛研究。SVM分类器也是目前非常火热的分类方法之一。实验...
《文本分类入门》)中提到过的降维处理,出现几万维的情况很正常,其他算法基本就没有能力应付了,SVM却可以,主要是因为SVM 产生的分类器很简洁,用到的样本信息很少(仅仅用到那些称之为“支持向量”的样本),使得即使样本维数很高,也不会给存储和计算带来大麻烦(相对照而言,kNN算法在分类时就要用到所有样本,样本数巨大...