K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。 它没有训练的过程，它的学习阶段仅仅是把样本保存起来，等收到测试集之后再进行处理，属于“懒惰学习”。反之，在训练阶段就对样本进行学习的算法属于“急切学习”。 它本质上是衡量样本之间的相似度。
目录 1 K-近邻算法（KNN, k-NearestNeighbor) 2 K-近邻算法详述 3 K-近邻算法图片识别分类 4 参考文献 1 K-近邻算法（KNN, k-NearestNeighbor) 1.1 概念介绍 K-近邻算法(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法由Cover和Hart在1968年首次提出。kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻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，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的
这些技术通常不是孤立存在的，而是相互交叉和融合的，以解决更复杂的问题。在实际应用中，根据具体的问题和数据特点选择合适的模式识别技术是至关重要的。
- $k$近邻法 (k-Nearest Neighbor;kNN) 是一种比较成熟也是最简单的机器学习算法，可以用于基本的分类与回归方法
【深度学习 | 核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念，确定不来看看？ （一） 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2023.8.27 ）
KNN算法即K-Nearest Neighbor，也是机器学习十大经典算法之一。前文讲解了K-means算法，今天我们就继续讲KNN算法，两者看起来挺相似的，但区别还是很大的，看完本片文章你就会明白了。
1.KNN算法简介及其两种分类器 KNN，即K近邻法(k-nearst neighbors)，所谓的k最近邻，就是指最接近的k个邻居（数据），即每个样本都可以由它的K个邻居来表达。kNN算法的核心思想是，在一个含未知样本的空间，可以根据离这个样本最邻近的k个样本的数据类型来确定样本的数据类型。 在scikit-learn 中，与近邻法这一大类相关的类库都在sklearn.neighbors包之中。其中分类器有KNN分类树KNeighborsClassifier、限定半径最近邻分类树的类RadiusNeigh
机器学习常见算法的一种合理分类：生成/识别，参数/非参数，监督/无监督等。例如，Scikit-Learn文档页面通过学习机制对算法进行分组，产生类别如：1，广义线性模型，2，支持向量机，3，最近邻居法，4，决策树，5，神经网络，等等…但这样的分类并不实用。应用机器学习时通常不会直接想，“今天训练一个支持向量机”，而是通常有一个最终目标，例如利用某算法来预测结果或分类观察。 图1机器学习技术的机器人大脑 机器学习中，有一种叫做“没有免费的午餐”的定理，意思是说没有任何一种算法可以完美地解决每个问题，这对于
k近邻法（或简称为kNN）是一种易于理解和实现的算法，也是一种功能强大的工具。
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首先跟各位读者朋友道个歉，这篇文章来的较晚，距离上一篇有关数据分析中异常值的判断已超过3个月。在《Python数据清洗--异常值识别与处理01》文中，介绍了两种单变量的异常识别方法，分别是分位数法（即借助于箱线图的策略）和Sigma法（即借助于正态分布的假设）。
在模式识别领域中，最近邻居法（KNN算法，又译K-近邻算法）是一种用于分类和回归的非参数统计方法[1]。在这两种情况下，输入包含特征空间（Feature Space）中的k个最接近的训练样本。
TLDR: 本文针对协同过滤技术固有的数据稀疏问题，提出了两种监督对比损失函数，将锚定节点的近邻信息视为最终目标损失函数内的正样本。通过对所提出的损失函数进行梯度分析，可以发现锚点节点表征的更新将同时受到多个正样本和增强负样本的共同影响。最后通过大量的实验验证了所提出方法的有效性。
数据缺失是数据科学家在处理数据时经常遇到的问题，本文作者基于不同的情境提供了相应的数据插补解决办法。没有完美的数据插补法，但总有一款更适合当下情况。
一句话就可以概括出KNN（K最近邻算法）的算法原理：综合k个“邻居”的标签值作为新样本的预测值。更具体来讲KNN分类过程，给定一个训练数据集，对新的样本Xu，在训练数据集中找到与该样本距离最邻近的K（下图k=5）个样本，以这K个样本的最多数所属类别（标签）作为新实例Xu的预测类别。
关于作者：Japson。某人工智能公司AI平台研发工程师，专注于AI工程化及场景落地。持续学习中，期望与大家多多交流技术以及职业规划。
其中n是叶子中的样本数，Yi是目标变量的值。简单地说，通过最小化均值周围的方差，我们寻找以这样的方式划分训练集的特征，即每个叶子中的目标特征的值大致相等。
应用 IBM SPSS Statistic 的最近邻元素分析模型对汽车厂商预研车型进行市场评估。 某汽车厂商的研发部门提出了多个预研车型的技术指标，决策部门需要对其进行市场定位和销量预测的评估，以便选定投入研发与生产的车型。IBM SPSS Statistics 的最近邻元素分析模型能够帮助确定预研车型的市场类别，并以此为基础进行销量预测。本文结合该商业实例，介绍了 IBM SPSS Statistics 最近邻元素分析模型的使用方法与步骤。 商业案例 某汽车制造厂商的研发部门制定出两款
最近事情无比之多，换了工作、组队参加了一个比赛、和朋友搞了一些小项目，公号荒废许久。坚持是多么重要，又是多么艰难，目前事情都告一段落，我们继续100天搞定机器学习系列。想要继续做这个是因为，一方面在具体应用中，发现很多之前遗漏的点，可以在这里查漏补缺，巩固知识点。另一方面，也是想大家一起打卡学习，一起探讨。
机器学习算法的分类是棘手的，有几种合理的分类，他们可以分为生成/识别，参数/非参数，监督/无监督等。 例如，Scikit-Learn的文档页面通过学习机制对算法进行分组。这产生类别如：1，广义线性模型，2，支持向量机，3，最近邻居法，4，决策树，5，神经网络，等等… 但是，从我们的经验来看，这并不总是算法分组最为实用的方法。那是因为对于应用机器学习，你通常不会想，“今天我要训练一个支持向量机！”相反，你心里通常有一个最终目标，如利用它来预测结果或分类观察。 所以在机器学习中，有一种叫做“没有免费的午餐”的定
机器学习算法的分类是棘手的，有几种合理的分类，他们可以分为生成/识别，参数/非参数，监督/无监督等。 例如，Scikit-Learn的文档页面通过学习机制对算法进行分组。这产生类别如：1，广义线性模型
何谓K近邻算法，即K-Nearest Neighbor algorithm，简称KNN算法，单从名字来猜想，可以简单粗暴的认为是：K个最近的邻居，当K=1时，算法便成了最近邻算法，即寻找最近的那个邻居。
KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法是数据挖掘分类（classification）技术中常用算法之一，其指导思想是"近朱者赤，近墨者黑"，即由你的邻居来推断出你的类别。
到目前为止，我们主要关注使用 NumPy 访问和操作数组数据的工具。本节介绍与 NumPy 数组中的值的排序相关的算法。
KD 树有许多应用，从对天文物体进行分类到计算机动画，再到加速神经网络，再到挖掘数据再到图像检索等。
作者：Savan Patel 时间：2017 年 5 月 17 日 原文：https://medium.com/machine-learning-101/k-nearest-neighbors-c
① 全称 : K-NN 全称是 K-Nearest Neighbors , 即 K 最近邻 算法 ;
对文本进行OCR前，必须分析和定义文档的逻辑结构。例如文本块、段落、行的位置；是否有应该重建的表格；是否有“图像”“条形码等”。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/34
新生开学了，部分大学按照兴趣分配室友的新闻占据了头条，这其中涉及到机器学习算法的应用。此外，新生进入大学后，可能至少参加几个学生组织或社团。社团是根据学生的兴趣将它们分为不同的类别，那么如何定义这些类别，或者区分各个组织之间的差别呢？我敢肯定，如果你问过运营这些社团的人，他们肯定不会说他们的社团和其它的社团相同，但在某种程度上是相似的。比如，老乡会和高中同学会都有着同样的生活方式；足球俱乐部和羽毛球协会对运动有着相同的兴趣；科技创新协会和创业俱乐部有相近的的兴趣等。也许让你去衡量这些社团或组织所处理的事情或运行模式，你自己就可以确定哪些社团是自己感兴趣的。但有一种算法能够帮助你更好地做出决策，那就是k-Nearest Neighbors（NN）算法， 本文将使用学生社团来解释k-NN算法的一些概念，该算法可以说是最简单的机器学习算法，构建的模型仅包含存储的训练数据集。该算法对新数据点进行预测，就是在训练数据集中找到最接近的数据点——其“最近邻居”。
数据清理/探索性数据分析阶段的主要问题之一是处理缺失值。缺失值表示未在观察值中作为变量存储的数据值。这个问题在几乎所有研究中都是常见的，并且可能对可从数据得出的结论产生重大影响。
今天，介绍一种特别简单的机器学习算法，叫K－临近法，英文k-nearest neighbors，简称KNN。
在训练机器学习任务时候，会有一些假设，比如：KNN中假设特征空间中相邻的样本倾向于属于同一类；SVM中假设好的分类器应该最大化类别边界距离；等等。但是真实世界是没有这些假设的。这些假设是归纳出来的，而且和真实世界有一定的偏置，就叫归纳偏置。 在深度学习方面也是一样。以神经网络为例，各式各样的网络结构/组件/机制往往就来源于归纳偏置。在卷积神经网络中，我们假设特征具有局部性(Locality)的特性，即当我们把相邻的一些特征放在一起，会更容易得到“解”；在循环神经网络中，我们假设每一时刻的计算依赖于历史计算结果；还有注意力机制，也是基于从人的直觉、生活经验归纳得到的规则
本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中分类算法，本篇为分类算法与knn算法部分。
《机器学习实战》一书介绍的第一个算法是k-近邻算法。简单的说，k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。其工作机制非常简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测。
Keras里的UpSampling2D层不是中的双线性内插，而是简单的重复图像。这点和pytorch不一样，pytorch默认使用的是双线性内插。
作者：阿迪蒂亚·夏尔马（Aditya Sharma）、维什韦什·拉维·什里马利（Vishwesh Ravi Shrimali）、迈克尔·贝耶勒（Michael Beyeler）
KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法是数据挖掘分类（classification）技术中最简单的算法之一，其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推断出你的类别。
前置条件环境准备如下所示：Pycharm+python3.6+sklearn+face_recognition+dlib
k近邻是一种常用的监督学习方法，其工作机制非常简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个邻居的信息来进行预测。通常在分类任务中可以使用投票法，即选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果，在回归任务中可以使用平均法，即将这个k个样本的实值输出标记的平均值作为预测结构，还可以基于距离远近进行加权平均或加权投票，距离越近的样本权重越大。
K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法的核心思想是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。KNN算法可用于多分类，KNN算法不仅可以用于分类，还可以用于回归。通过找出一个样本的k个最近邻居，将这些邻居的属性的平均值赋给该样本，作为预测值。
在〖机器学习之 Sklearn〗一贴中，我们已经介绍过 Sklearn，它全称是 Scikit-learn，是基于 Python 语言的机器学习工具。
K近邻算法又称KNN，全称是K-Nearest Neighbors算法，它是数据挖掘和机器学习中常用的学习算法，也是机器学习中最简单的分类算法之一。KNN的使用范围很广泛，在样本量足够大的前提条件之下它的准确度非常高。
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