不同K值虹膜模型的KNN模型的统计度量？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

文章/答案/技术大牛

发布

KNN算法虹膜图片识别(源码)

在模式识别领域中，KNN是一种用于分类和回归的非参数统计方法。在如下两种情况下，输入包含特征空间中的k个最接近的训练样本。在k-NN分类中，输出是一个分类族群。...主要借助打斗和接吻特征判断电影属于那种类型（爱情片/动作片）.将采用KNN的方法进行模型训练，因为KNN属于有监督学习，因此设定一定规模的训练集进行模型训练，然后对测试数据进行分类预测，具体如图1所示：...更有用的方法是将不同距离的邻居对该样本产生的影响给予不同的权值(weight)，如权值与距离成反比。训练样本是多维特征空间向量，其中每个训练样本带有一个类别标签。...根据少数服从多数的投票法则(majority-voting)，让未知实例归类为K个最邻近样本中最多数的类别测试元组集测试完毕后计算误差率，继续设定不同的k值重新进行训练，最后取误差率最小的k 值。...K值设置不同对预测准确率性能影响如表1：表1 虹膜花分类K值与训练数据集对准确率影响关系表 ?

1.4K2 0

【模式识别】探秘分类奥秘：K-近邻算法解密与实战

对这K个最近邻样本中的标签进行统计，将新数据点分类为出现最频繁的类别（对于分类问题）或计算其输出值的平均值（对于回归问题）。...通过尝试不同的 K 值，可以影响算法的性能。通常采用交叉验证等方法来选择合适的 K 值。...这种直观的思想使得K-近邻法在处理非线性和复杂数据集时表现出色。 K值的重要性及调参启示：实验中发现K值的选择对模型性能具有关键影响。...经过反复尝试不同K值，认识到过小或过大的K值可能导致模型过拟合或欠拟合，进而影响预测准确性。这深刻启示我在实际应用中需要谨慎选择K值，并结合具体问题进行调参。...距离度量对模型性能的影响：实验中尝试了不同的距离度量方法，如欧式距离和曼哈顿距离，发现在不同数据集上它们的效果有所差异。这使我认识到在选择距离度量时需要考虑数据的特点，以及不同度量方法对模型的影响。

2341 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

统计不同值的7种方法

标签：Excel技巧很多时候，我们需要统计列表中的不同值的个数，在Excel中有多种方法实现。首先，我们来解释什么是不同值和唯一值。...不同值意味着值是不同的，例如列表{A, B, B, C}中的不同值是{A, B, C}，不同值个数是3。...而唯一值意味着值仅出现一次，例如列表{A, B, B, C}中的唯一值是{A, C}，唯一值个数是2。方法1：使用COUNTIFS函数 COUNTIFS函数允许基于一个或多个判断条件来统计值。...如下图1所示的列表，统计列表中的不同值个数，使用公式： =SUM(1/COUNTIFS(B5:B13,B5:B13)) 图1 COUNTIFS函数用于查看列表中每个值出现了多少次。...方法2：使用UNIQUE函数如下图2所示，很简单的公式： =COUNTA(UNIQUE(B5:B13)) 图2 UNIQUE函数返回列表中所有不同的值，COUNTA函数统计这些值的个数。

3.5K1 0

机器学习模型的度量选择（下）

案例1 Log损失与ROC和F1度量的比较以案例1为例，模型1在预测绝对概率方面做得更好，而模型2预测的概率值是有序递增的。...此外，你可以注意，对于不同的阈值，F1得分会变化，在默认阈值为0.5时，F1更喜欢模型1而不是模型2。...这两个模型的唯一不同之处是它们对观测13和14的预测。模型1在对观测值13（标签0）进行分类方面做得更好，而模型2在对观测值14（标签1）进行分类方面做得更好。...例如，在大小为10K的数据集中，模型(1)预测100个真正例数据中有5个正例数据，而另一个模型(2)预测100个真正例数据中的90个正例数据。显然，在这种情况下，模型(2)比模型(1)做得更好。...多类的log损失定义为：在微平均法中，将系统中不同集合的真正例、假正例和假反例进行汇总，然后应用它们得到统计数据。

8002 0

不同训练模型的比较

在上一篇文章结尾，我们提到了，与使用SGD（随机梯度下降）和冲量训练的模型相比，L-BFGS方法产生不同误差的解决方法。...所以，有一个问题就是什么样的解决方法泛化能力最强，而且如果它们关注的方向不同，那么对于单个方法它们又是如何做到泛化能力不同的。...SGD方法（I）使用标准的冲量项并且在组合mini-batches时将L1的惩罚值设置为0.0005。同时，学习率和冲量项保持在一个固定的值。L-BFGS方法(II)则最小化相同的损失误差。...由于我们没有任何面向这种相关性的经验数据，所以我们在权值向量中分析特征的重要性。...抛开模型真正的优化方法，这些模式都被这两种模型学到了，但同时带有轻微的差异，这可以通过考虑W中单个权重重要性看出。然而，正如参数向量相关性证实的那样，两个解决方法是非常相近的。

9193 0

评分模型的缺失值

公式模型必须处理缺失值构建评分模型过程中，建模属于流程性的过程，耗时不多，耗费大量精力的点在于缺失值的填充。缺失值填充的合理性直接决定了评分模型的成败。...模型按照形式可划分为公式模型与算法模型，不同形式的模型对缺失值的宽容程度不同。...公式模型必须处理缺失值，如果不进行处理，则缺失值对应的该条观测会被排除在建模样本之外，如回归模型、神经网络等都需要进行缺失值的处理。...算法模型对缺失值比较稳健，这类模型会将缺失值单独划分为一类，但算法模型对缺失值的宽容也带来了模型稳定性弱的弊端，如决策树。 ?...下面分别说明该怎样理解这些不同的插补法：单一插补可以理解为自己填补自己，即针对每个缺失值，从其预测分布中取出一个值进行填充。

1.9K2 0

K-means 聚类算法

Elbow point 拐点方法通常用于比较不同 K 值的结果的度量之一是数据点与其聚类质心之间的平均距离。...与 K-NN 的比较之前介绍了 KNN （K 邻近）算法，感觉这两个算法的名字很接近，下面做一个简略对比。...问题阐述在经典的 Iris Dataset 中，使用 K-means 算法将虹膜类植物进行聚类。...因为已经知道数据集是将虹膜类植物划分为 3 类，所以可以很容易的确定 k 的取值是 3（也可以通过 “Performance” 这个操作器查看不同 k 值情况下输出结果中 DBI 的值，最终可以确定 3...k 的取值分析结果点击运行按钮，查看运行结果。在 “Statistics” 一栏中，可以看到统计的结果。模型将数据聚集成 3 类，分别有 62,50,38 的数据量。

1.6K1 0

维度模型数据仓库（二十） —— 累积的度量

累积的度量本篇说明如何实现累积月底金额，并对数据仓库模式和初始装载、定期装载脚本做相应地修改。累积度量是半可加的，而且它的初始装载比前面做的要复杂的多。 ...可加、半可加、不可加事实事实表中的数字度量可划分为三类。最灵活、最有用的度量是完全可加的，可加性度量可以按照与事实表关联的任意维度汇总。...半可加度量可以对某些维度汇总，但不能对所有维度汇总。差额是常见的半可加度量，除了时间维度外，它们可以跨所有维度进行加法操作。另外，一些度量是完全不可加的，例如比率。 ...修改模式建立一个新叫做month_end_balance_fact的事实表，用来存储销售订单金额的月底累积值。...（也就是累积度量）必须要小心使用，因为它不是全可加（也即半可加）的。

5512 0

数据分析与数据挖掘 - 09邻近算法

第四步，在x_knn中统计每个类别的个数，即class0(类别0)在x_knn中有几个样本，class1 (类别1)在x_knn中有几个样本。...关键点：k值的选取，首先k值一定是奇数，这样可以确保两个类别的投票不会一样，其次，k值越大，模型的偏差越大，对于噪声数据（错误数据或异常数据）越不敏感，k值太小就会造成模型的过拟合。...# 设定K值 k = 5 # 声明k临近分类器对象 clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k) # 训练模型 clf.fit(x, y) 4 预测样本数据...k_range = range(1, 31) # 记录每当k值变换一次，它的错误值是多少 k_error = [] for k in k_range: knn = KNeighborsClassifier...metric参数是用来指定距离的度量指标，默认为闵可夫斯基距离。

9202 0

机器学习和统计模型的差异

考虑到机器学习和统计模型解决问题的相似性，两者的区别似乎仅仅在于数据量和模型建立者的不同。这里有一张覆盖机器学习和统计模型的数据科学维恩图。...分属不同的学派机器学习：计算机科学和人工智能的一个分支,通过数据学习构建分析系统，不依赖明确的构建规则。统计模型：数学的分支用以发现变量之间相关关系从而预测输出。...诞生年代不同统计模型的历史已经有几个世纪之久。但是机器学习却是最近才发展起来的。二十世纪90年代，稳定的数字化和廉价的计算使得数据科学家停止建立完整的模型而使用计算机进行模型建立。...命名公约下面一些命名几乎指相同的东西：公式：虽然统计模型和机器学习的最终目标是相似的，但其公式化的结构却非常不同在统计模型中，我们试图估计f函数通过因变量（Y）=f(自变量)+扰动函数机器学习放弃采用函数...统计模型是数学的加强，依赖于参数估计。它要求模型的建立者，提前知道或了解变量之间的关系。结束语虽然机器学习和统计模型看起来为预测模型的不同分支，但它们近乎相同。

6942 0

机器学习和统计模型的差异

考虑到机器学习和统计模型解决问题的相似性，两者的区别似乎仅仅在于数据量和模型建立者的不同。这里有一张覆盖机器学习和统计模型的数据科学维恩图。 ?...分属不同的学派机器学习：计算机科学和人工智能的一个分支,通过数据学习构建分析系统，不依赖明确的构建规则。统计模型：数学的分支用以发现变量之间相关关系从而预测输出。...诞生年代不同统计模型的历史已经有几个世纪之久。但是机器学习却是最近才发展起来的。二十世纪90年代，稳定的数字化和廉价的计算使得数据科学家停止建立完整的模型而使用计算机进行模型建立。...公式：虽然统计模型和机器学习的最终目标是相似的，但其公式化的结构却非常不同在统计模型中，我们试图估计f 函数通过因变量（Y）=f(自变量)+ 扰动函数机器学习放弃采用函数f的形式，简化为：...统计模型是数学的加强，依赖于参数估计。它要求模型的建立者，提前知道或了解变量之间的关系。结束语虽然机器学习和统计模型看起来为预测模型的不同分支，但它们近乎相同。

1.3K6 0

【模式识别】探秘分类奥秘：最近邻算法解密与实战

选择与新样本距离最近的K个训练样本。统计这K个训练样本中各类别的数量。将新样本分配给K个最近邻中占比最多的类别作为预测结果。...回归问题的 KNN 算法原理：数据集准备：同样，给定一个已标记的训练数据集，每个样本有一个已知的数值型输出。距离度量：采用距离度量方式，通常使用欧氏距离或其他距离度量方法。...选择 K 值： K 的选择对 KNN 的性能有重要影响。较小的K值会增加模型的复杂度，可能对噪声敏感；较大的K值会使模型更稳定，但可能忽略了局部特征。...最近邻法算法实现：使用scikit-learn库中的KNeighborsClassifier类，基于最近邻法实现一个分类器。设置合适的参数，如近邻数（k值），并进行模型训练。...分类边界可视化提升模型理解：通过可视化实验结果，我深入了解了最近邻法在不同类别之间划定分类边界的方式。这不仅增进了我对模型行为的理解，还为模型的可解释性提供了更深刻的认识。

2161 0

机器学习和统计模型的差异

考虑到机器学习和统计模型解决问题的相似性，两者的区别似乎仅仅在于数据量和模型建立者的不同。这里有一张覆盖机器学习和统计模型的数据科学维恩图。 ?...分属不同的学派机器学习：计算机科学和人工智能的一个分支,通过数据学习构建分析系统，不依赖明确的构建规则。统计模型：数学的分支用以发现变量之间相关关系从而预测输出。...诞生年代不同统计模型的历史已经有几个世纪之久。但是机器学习却是最近才发展起来的。二十世纪90年代，稳定的数字化和廉价的计算使得数据科学家停止建立完整的模型而使用计算机进行模型建立。...公式：虽然统计模型和机器学习的最终目标是相似的，但其公式化的结构却非常不同在统计模型中，我们试图估计f 函数通过因变量（Y）=f(自变量)+ 扰动函数机器学习放弃采用函数f的形式，简化为：...统计模型是数学的加强，依赖于参数估计。它要求模型的建立者，提前知道或了解变量之间的关系。结束语虽然机器学习和统计模型看起来为预测模型的不同分支，但它们近乎相同。

6308 0

3 Building Models with Distance Metrics建立距离度量的模型

This chapter will cover the following topics:这章将包含如下主题： 1、Using KMeans to cluster data 使用kmeans(k均值)...with Gaussian Mixture Models 基于概率的聚类高斯混合模型Gaussian Mixture Models 8、Using KMeans for outlier detection...使用KMeans来寻找离群值 9、Using k-NN for regression 使用K-NN回归 Introduction简介 In this chapter, we'll cover clustering...本章，我们将了解广泛变量的应用。从图形处理回归问题和寻找离群值，通过这些应用，我们将看到聚类方法能通过基于概率的或者最优化lens，不同解导致多方面的调整。...我们通过如何拟合模型来帮助你，当遇到聚类问题你可以有足够的工具来尝试不同的模型。

3883 0

不添加任何数学成分的纯分类模型

但机器学习不同。机器学习最大的不同，在于机器学习是一套实践之学。机器学习模型最终总是要解决实际问题，可解释性很强但效用很糟糕的模型是流行不起来的。...KNN，全称K-NearestNeighbor，可以直译为K个最近邻。对，这就是KNN模型进行分类的全部原理。不含任何数学成分，可以放心学习。完。等等，感觉好像还是不很理解？...那了解一下KNN的分类过程就肯定理解了。我们知道，样本点是有几个维度的值所构成，自然都能在坐标空间中表示。...譬如说假设K为7，那就是由近到远数7个最靠近待分类样本的已分类样本点。第二步，统计K个最近邻的分类，确定占比最大的那个类。...当然，这也是KNN中使用最多的距离度量工具。其它用得比较多的还有曼哈顿距离、闵可夫斯基，几种距离之间还有关系，也是个小小的数学世界。下次再聊。

4292 0

机器学习之鸢尾花-K近邻算法

该方法的思路是：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 K 值的选择，距离度量和分类决策规则是该算法的三个基本要素。...# 如果K=5，绿色圆点的最近的5个邻居是2个红色三角形和3个蓝色的正方形，还是少数从属于多数，基于统计的方法，判定绿色的这个待分类点属于蓝色的正方形一类。...# K 值的选择，距离度量和分类决策规则是该算法的三个基本要素： # K 值的选择会对算法的结果产生重大影响。...在实际应用中，K 值一般选择一个较小的数值，通常采用交叉验证的方法来选择最优的 K 值。...# 该算法中的分类决策规则往往是多数表决，即由输入实例的 K 个最临近的训练实例中的多数类决定输入实例的类别 # 距离度量一般采用 Lp 距离，当p=2时，即为欧氏距离，在度量之前，应该将每个属性的值规范化

5302 0

GNN教程：与众不同的预训练模型！

举个简单例子，比如我们想用图神经网络做图上节点的分类，然而有标签的节点很少，这时候我们可以设计一些其他任务，比如利用图神经网络预测节点的度，节点的度信息可以简单的统计得到，通过这样的学习，我们希望图神经网络能够学习到每个节点在图结构中的局部信息...2 GCN 预训练模型框架介绍如果我们想要利用预训练增强模型的效果，就要借助预训练为节点发掘除了节点自身embedding之外的其他特征，在图数据集上，节点所处的图结构特征很重要，因此本论文中使用三种不同的学习任务以学习图中节点的图结构特征...；然后，通过各个 Centrality Score 的排序值作为label训练 GCN；保留图簇信息：计算每个节点所属的子图，然后训练 GNNs 得到节点特征表示，要求这些节点特征表示仍然能保留节点的子图归属信息...整个预训练的框架如下图所示，首先从图中抽取节点的结构特征比如(Degree, K-Core, Clustering Coefficient等)，然后将这些结构特征作为embedding来学习设定的三个预训练任务...本节小结在此做一个小结，利用 2.1 节所提到方法预训练模型，使预训练模型能够从局部到全局上捕获图结构信息的不同属性，然后将预训练模型在特定的任务中做微调，最终应用于该特定任务中。

2K1 0

C# AIModelRouter：使用不同的AI模型完成不同的任务

AIModelRouter AI模型路由，模型的能力有大小之分，有些简单任务，能力小一点的模型也能很好地完成，而有些比较难的或者希望模型做得更好的，则可以选择能力强的模型。为什么要这样做呢？...可以降低AI模型的使用成本，毕竟能力强的模型会更贵一点，省着用挺好的。 Semantic Kernel中可以很简便地使用一个AIModelRouter。...isComplete); } } 来看看现在这个简单的路由规则： image-20250106102824888 当你的提问中包含一个ServiceId的时候，就会选择那个服务ID对应的模型进行回复...，如果不包含就选择第一个服务ID对应的模型进行回复。...实际上这样使用，很容易让AI迷惑，因为我们总是要带上一个ServiceId，如果让AI根据用户的提问，自己决定用哪个模型是更好的。

370 0

常见面试算法：k-近邻算法原理与python案例实现

k 近邻算法实际上利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作为其分类的“模型”。 k值的选择、距离度量以及分类决策规则是k近邻算法的三个基本要素。...式(1)将输入值换算为[-1,1]区间的值，在输出层用式(2)换算回初始值，其中和分别表示训练样本集中负荷的最大值和最小值。　在统计学中，归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。...KNN 三要素 K, K的取值对查询点标签影响显著（效果拔群）。k值小的时候近似误差小，估计误差大。 k值大近似误差大，估计误差小。...换句话说，k 值的减小就意味着整体模型变得复杂，容易发生过拟合。如果选择较大的 k 值，就相当于用较大的邻域中的训练实例进行预测。其优点是可以减少学习的估计误差。但缺点是学习的近似误差会增大。...这时与输入实例较远的（不相似的）训练实例也会对预测起作用，使预测发生错误。 k 值的增大就意味着整体的模型变得简单。

1.2K1 0

不同大模型的prompt是否存在差异？

不同AI大模型在Prompt Engineering（提示工程）的适用原则上存在显著差异。这种差异源于模型架构、训练数据、对齐目标和交互逻辑的不同。...以下是针对主流大模型的对比分析和实际应用策略：核心差异来源差异维度典型影响案例模型架构 Transformer层数/注意力机制影响理解深度...SWOT分析（强调数据隐私风险量化）三种可落地的实施路径符合ISO 27001标准的保障措施用Markdown分章节呈现"演进趋势模型特异性提示库：各厂商开始提供专用提示模板（如OpenAI的Cookbook...）自动提示优化器：利用大模型自身优化提示（如GPT-4改写Claude提示）跨模型中间层：开发统一提示语言（如PromptPort标准化协议）掌握这些差异化的Prompt Engineering策略，可使模型输出准确率提升...关键要建立「模型画像」认知，像了解不同专家的专长领域一样对待各AI模型。

630 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭