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1
回答
当我们将.fit()方法应用于Scikit中的
kNN
模型时会发生什么-了解
kNN
是否没有训练阶段?
、
、
、
由于
kNN
在内存级别处理训练和
预测
,并且不需要显式的训练过程,因此当拟合
knn
模型时到底会发生什么?我认为这一步与训练模型有关。谢谢。 如果我跳过拟合步骤,这是我将得到的错误。city_development_index"]].values<
浏览 104
提问于2020-12-28
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3
回答
在
KNN
中需要优化哪些参数?
、
、
我想优化
KNN
。支持向量机( SVM )、射频( RF )和神经网络(XGboost)有很多种,而
KNN
则很少。但是还需要测试哪些参数呢?有好文章吗?
浏览 4
提问于2017-05-01
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1
回答
整数奇偶检测
算法
我仍然是
机器
学习
的初学者,今天我想用scikit做一个简单的测试,但是我没有达到我的预期。我创建了一个数据集,其中一列是自然数,另一列是数字是偶数还是奇数,我的意思是,只有0或1。然后我尝试了几种不同的
算法
,无法正确
预测
与数据集中不同的数字的输出。我的问题是:有哪些
算法
对此有用?我想举个例子,Logistic回归可以起作用,或者
KNN
分类器,我开始
学习
机器
学习
,并且对这个简单的东西不起作用感到非常失望。 诚挚的问候
浏览 0
提问于2020-05-11
得票数 1
1
回答
K近邻
算法
在现实生活中经常使用吗?
、
我正在通过“Python
机器
学习
入门:数据科学家指南”一书来教自己
机器
学习
,我现在在k近邻部分。作者指出,由于“
预测
速度慢,不能处理多个特征”,该
算法
在实际生活中很少使用。然而,在许多文章中,k近邻被提到是数据科学家最流行的
算法
之一。有人能在这里给我解释一下吗?
浏览 2
提问于2018-12-10
得票数 0
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1
回答
斯克勒夫斯对毕托尔对坦瑟斯
、
、
、
、
在实现传统
机器
学习
算法
(线性回归
算法
、
knn
算法
、决策树
算法
、支持向量机
算法
等)和实现深度
学习
算法
的条件下,我只需了解sklearn、Py手电、tensorflow和keras之间的区别。此外,哪种
算法
被认为是实现传统
机器
学习
算法
和实现深度
学习
算法
更有效的方法?
浏览 0
提问于2022-09-24
得票数 0
1
回答
机器
学习
,经过训练,它到底是如何得到一个
预测
的?opencv
、
、
、
、
所以,在你接受了
机器
学习
算法
的训练之后,用你的层次、节点和权重,它到底是如何得到一个输入向量的
预测
的呢?我使用的是MultiLayer感知器(神经网络)。 如果使用默认的cvANN_MLP::SIGMOID_SYM激活函数(默认参数值为fparam1=0和fparam2=0
浏览 2
提问于2015-04-01
得票数 1
2
回答
为什么cross_val_predict比适合KNeighborsClassifier慢得多?
、
、
、
、
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn
_clf.fit,换句话说,~是的64倍y_train_pred = cross_val_predict(
knn
_clf如果重要的话,我在运行scikit-
学习
0.20.2。
浏览 0
提问于2019-01-22
得票数 6
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7
回答
如何根据以前的时间序列数据
预测
流量?
、
如果我有一家零售店,并且有办法测量每分钟有多少人进入我的商店,并在数据上加盖时间戳,我如何
预测
未来的步行流量?这似乎与金融建模类似,在金融建模中,你可以处理时间序列数据。有什么想法吗?
浏览 0
提问于2014-06-16
得票数 21
2
回答
kNN
:培训、测试和验证
、
、
、
我从10个类中提取图像特征,每个类有1000个图像。由于我可以提取50个特征,所以我正在考虑在这里找到最好的特征组合。训练集、验证集和测试集的划分如下:Validation set = 15%我在验证集上使用正向特征选择来找到最佳特征组合,最后使用测试集来检查总体准确性。有没有人能告诉我我做得对吗?
浏览 1
提问于2012-05-30
得票数 7
1
回答
机器
学习
有哪些
算法
?
、
、
、
、
浏览 385
提问于2019-02-15
回答已采纳
1
回答
在应用
机器
学习
算法
之前,我是否必须进行特征选择?
、
、
、
、
我的问题是, 我知道很少有监督分类
机器
学习
算法
,如
kNN
、神经网络、Adaboast等。
浏览 0
提问于2018-01-19
得票数 0
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1
回答
这里显示的
KNN
精度是多少?
、
、
、
我使用了
学习
库中的
knn
算法
。在最后一个代码行中,我得到了一个准确率为95.5%的结果。这是否意味着,95%的测试数据集X_test是正确的/正确的
预测
?X_train.shape, Y_train.shape, X_test.shape #
KNN
knn
= KNeighborsClassifier(n_neigh
浏览 0
提问于2020-03-24
得票数 0
4
回答
Python中是否存在对丢失数据的健壮的ML?
、
、
、
因此,我在搜索如何处理丢失的数据,并从
机器
学习
掌握中发现了这个职位。当数据丢失时,并非所有的
算法
都会失败。有一些
算法
可以使其对丢失的数据具有鲁棒性,例如,当一个值丢失时,k近邻可以忽略距离度量中的列。当进行
预测
时,朴素贝叶斯也可以支持缺失值。 但是它说sklearn实现对于丢失的数据并不可靠。遗憾的是,对于朴素的Bayes、决策树和k近邻的scikit
学习</em
浏览 0
提问于2021-04-04
得票数 2
2
回答
机器
学习
模型用于
预测
好的
机器
设置给定坏的
机器
设置
、
我有一个关于生产产品的
机器
的数据集。有关数据集的显著特性:·产量表明产品的质量是好还是坏。目标:哪种ML模型适合这个目的?
浏览 0
提问于2019-02-01
得票数 2
3
回答
文本分类方法?支持向量机与决策树
、
我完全理解朴素贝叶斯和
KNN
,但是SVM和决策树是模糊的,我不知道我是否可以自己实现这种方法,或者有使用这种方法的应用程序?谢谢!
浏览 0
提问于2013-07-02
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3
回答
KNN
中K数的确定
在下面两个场景中,我有一个关于要选择多少k值(k=1、k=5或k=50)的问题。我最初认为选择k=5将是k的正确选择,因为它将减少错误总数。我想听听专家的意见,他们认为在这两种情况下,从三个选项( k=1、k=5或k=50 )中选择最好的k。📷
浏览 0
提问于2021-10-10
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1
回答
集合
学习
是元
学习
的一个子集吗?
、
我正在
学习
集合
学习
方法,重点是随机森林和梯度提升。我读过关于这个主题的这文章和关于元
学习
的这文章。可以说,集合
学习
是元
学习
的一个子集?
浏览 0
提问于2022-03-29
得票数 1
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2
回答
机器
学习
算法
,它指出哪些训练数据会导致当前的决策
、
、
我需要一个
学习
模型,当我们用一个数据样本测试它时,它会说是哪一个训练数据导致了答案。有什么能做这个的吗?(我已经知道
KNN
会这么做了)谢谢
浏览 2
提问于2017-08-15
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2
回答
机器
学习
算法
评估
、
在选择合适的
机器
学习
算法
在项目中实现之前,我需要评估不同的
机器
学习
算法
。我列出了四种不同的
算法
:k近邻
算法
,朴素贝叶斯
算法
,动态时间规整和二次判别分析。我使用Weka工具包来评估
kNN
和朴素贝叶斯。
浏览 3
提问于2013-04-28
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1
回答
SageMaker分布式训练能用于非深度
学习
模式的训练吗?
、
、
、
、
上面写着:- SageMaker分布式培训库只能通过TensorFlow、PyTorch和HuggingFace框架的AWS深度
学习
容器在SageMaker培训平台中使用。这是否意味着我们不能使用SageMaker分布式训练来使用传统的
机器
学习
算法
(如线性回归、随机森林或XGBoost )来训练
机器
学习
模型?
浏览 12
提问于2022-09-17
得票数 -1
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