K-近邻算法 K-K个 N-nearest-最近 N-Neighbor 来源:KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法 定义 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。 距离公式 ...
验证码如上所示 下面咱们开始神奇的旅程 下载批量验证码图片数据集用来训练 此验证码比较简单就下载了 二值化并切割验证码 给切割好的数据打标签 每次选中一个类型的数据放入复制粘贴到train 文件夹下 然后 修改n 字段进行每个类别的自动修改 数据打标签完成开始训练模型 训练数据 knn 训练完成下来测试下效果 结果挺满意的百分百识别正确 下来就是进行简单的计算了 此处略。。。。。。。。。 ...
2020-07-14 16:00 0 4112 推荐指数:
K-近邻算法 K-K个 N-nearest-最近 N-Neighbor 来源:KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法 定义 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。 距离公式 ...
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keyword 文本分类算法、简单的机器学习算法、基本要素、距离度量、类别判定、k取值、改进策略 摘要 kNN算法是著名的模式识别统计学方法,是最好的文本分类算法之一,在机器学习分类算法中占有相当大的地位 ...
KNN算法是采用测量不同特征向量之间的距离的方法进行分类。 工作原理:存在一个数据集,数据集中的每个数据都有对应的标签,当输入一个新的没有标签的数据时,KNN算法找到与新数据特征量最相似的分类标签。 KNN算法步骤: (1)选择邻近的数量k和距离度量方法; (2)找到待分类样本的k个最近邻 ...
一、k-近邻算法概述 1、什么是k-近邻算法 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。 2、欧式距离 两个样本的距离可以通过如下公式计算,又叫欧式距离。比方说计算a(a1,a2,a3),b(b1,b2,b3)样本 ...
应用场景 对于简单的数字型验证码的自动识别。前期已经完成的工作是通过切割将验证码图片切割成一个一个的单个数字的图片,并按照对应的数字表征类别进行分类(即哪些图片表示数字7,哪些表示8),将各种数字的图片转换成32×32的二值矩阵,并存放在.txt中,每一种数字表示所对应的.txt的文件名 ...
作者|SUNIL RAY 编译|Flin 来源|analyticsvidhya 介绍 如果你要问我机器学习中2种最直观的算法——那就是k最近邻(kNN)和基于树的算法。两者都易于理解,易于解释,并且很容易向人们展示。有趣的是,上个月我们对这两种算法进行了技能测试。 如果你不熟悉机器学习,请 ...
一、概述 KNN(K-最近邻)算法是相对比较简单的机器学习算法之一,它主要用于对事物进行分类。用比较官方的话来说就是:给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例, 这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中。为了更好地理解,通过一个简单 ...