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使用 UCI 机器学习糖尿病数据集上的 K 最近邻 (KNN) 方法预测糖尿病
3. 使用 K 最近邻 (KNN) 方法进行分析 K 最近邻 (KNN) 是一种通过考虑现有属性和训练样本来对新对象进行分类的算法。分类不需要使用模型，而仅基于记忆。在该算法中，将在查询点中搜索若干个𝐾个最近的训练点，并根据这些𝐾点中的大多数进行分类。 KNN 采用基于邻域的分类方法，通过计算查询实例到训练样本的最短距离来确定 KNN。 KNN算法对于预测新物体的分类非常简单而且有效。使用KNN方法的步骤如下：
Global Neighbor 与 Redekop 携手革新农业杂草控制，合作应对农业面临的最大挑战之一
Redekop Manufacturing Ltd. 是一家屡获殊荣的创新农业设备技术开发商和经销商，其产品可减少劳动力并提高农场盈利能力。Redekop 与设备制造商合作开发以价值为中心的残留物管理和作物生产技术。在该公司位于萨斯喀彻温省萨斯卡通郊外的 35,000 平方英尺制造工厂中，他们使用最先进的制造技术为全球客户设计和生产高质量、可靠的产品。
应用K-Nearest邻居机器学习算法用于预先销售畅销产品Muhtajuddin Danny 1*，Asep Muhidin 2，AK
摘要在商业界越来越激烈的竞争发展，并伴随着信息技术的进步，使零售公司陷入了更严格，更开放的竞争状况。PT LG Innotek印度尼西亚是唯一在印度尼西亚生产调谐器的公司。查看消费者需求，PT LG Innotek必须提高产品质量，并添加消费者喜欢和经常购买的产品。因此，PT LG Innotek Indonesia需要进行分析，以帮助公司识别倾向于销售良好的产品。可以通过应用机器学习算法（尤其是K-Neartible最邻居方法）进行此分析。这项研究的目的是找出KNN算法在预测销量良好且在印度尼西亚PT LG Innotek销售不佳的产品方面的表现。基于分析结果，预测结果的精度水平为94.74％，错误率为5.26％。具有高度的准确性和较低的错误率，可以得出结论，K-Near-Neigral方法有效地用于预测PT LG Innotek Indonesia最佳销售产品的销售。
L i t i t z R e r d E x p r e s s 邻居变得讨厌......
周二晚上的会议上，人们的不安迅速演变成亵渎和蔑视。围绕 Broad 街和 Orange 街旧教堂财产的持续困难变得有点尴尬，因为至少有一名居民对会议进程表示不满，打断了议会的发言，对桌上的动议起哄，脱口而出一句粗话，最后气冲冲地走出了房间。“有人提出动议并获得附议，以宣传一项法令变更，取消 Broad 街和 Pine Lane 之间 Orange 街南侧的三个停车位，”Stuckey 在有关此事的三项动议中的最后一项中说道。“我表示全部赞成。” “我，”议会一致表示。“反对，不，”Stuckey 跟着说。“不，”房间后面的一位 Orange 街居民说。“难道我们不能对此进行投票吗？” “不可以，”Stuckey 解释道。“只有民选官员可以。” “好吧，那么这是一个简单明了的案子，对吧，”那人讽刺地笑道。“对于广告条例，是的，”Stuckey 说。然后那人开始说教。“够了，”Stuckey 用木槌反驳道。“现在我不会再容忍这里的任何爆发了。我们正在努力帮助每个人。” 这次交流掩盖了其他邻居的一些建设性评论。这些评论，加上一份有 50 人签名的请愿书，包括：“我们要把停车场从长期纳税的公民手中夺走，”住在西奥兰治街 26 号的 Lester Getz 说。“
新闻稿 - FORT CARSON 公共事务办公室
科罗拉多州卡森堡——“好邻居”入选仪式将于星期三上午 11:30 在埃尔克霍恩会议中心举行。第 4 步兵师和卡森堡指挥官戴维·道尔少将将任命科罗拉多州特立尼达市前市长菲利普·里科先生为 2023 年“好邻居”，以表彰他对卡森堡士兵、家庭和平民的坚定支持和奉献。里科先生现任卡森堡和 4ID 南科罗拉多工作组成员，该工作组在皮农峡谷演习地点周围的社区中发挥了重要作用。多年来，他一直在推动学校参加卡森堡在特立尼达举办的陆军地球日活动。作为特立尼达市长，里科先生强调了特立尼达、拉斯阿尼马斯县和卡森堡之间的联系，通过沟通和相互支持的对话。自 1978 年以来，已有 47 名“好邻居”入选。卡森堡好邻居计划旨在每年表彰一位来自周边社区的平民，他们通过自己的努力，提高了我们士兵及其家人的生活质量。获奖者在颁奖典礼上将获得一枚翻领别针、一件运动夹克和一块奖牌。活动结束后，新入选的卡森堡好邻居的照片将被添加到 4ID 总部门厅区域的“好邻居”展柜中。
将随机森林算法与k-nearest进行比较...
和技术科学，Saveetha University，Chennai，印度泰米尔纳德邦，Pincode：602105。摘要目的：本文的主要目的是使用新型的K-Neareb-Nearper机器学习算法提高中风预测的准确性，与随机森林算法相比。材料和方法：本文中使用的两个组是新型的K-Neartible算法和随机森林算法。数据集由5000多个患者医学和个人记录记录组成。这里进行了预测功能分析，进行了80％，CI值为95％，两组n = 10迭代的样本量。结果：新型的K-Neart邻居算法95.70％在预测使用的中风预测数据集时，而随机森林为94.80％。存在两组之间统计上无关的差异（p = 0.204； p> 0.05）。因此，随机森林比最近的邻居更好。结论：与随机森林相比，新颖的K-最近的K-最近的邻居算法更好，既是精度和准确性关键词：机器学习，新颖的K-北端邻居，随机森林，中风预测，分类，决策树。简介
b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。
b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。
晶格筛分和信息集解码的下限
在Quantum加密后的两个主要领域，基于晶格和代码，最近的邻居技术已用于加快最先进的加密算法，并获得迄今为止最低的渐近成本估计[May-Ozerov [May-Ozerov，Eurocrypt'15; Becker -Ducas – Gama -Laarhoven，Soda'16]。这些上限对于评估密码系统防止已知攻击的安全性很有用，但是为了确保长期的安全性，人们希望具有紧密匹配的下限，这表明算法方面的改进不会大大降低未来的安全性。由于来自最近的邻居文献的现有下限不适用于在这种情况下出现的最近的邻居问题，因此可能只能通过仅通过改善最近的邻居子例程来找到对这些隐性算法的进一步加速。我们在解决这些密码分析设置中出现的最近邻居搜索问题的成本中得出了新的下限。对于欧几里得公制，我们表明，对于在球体上的随机数据集，[Becker-Ducas – Gama – Gama – Laarhoven，Soda 2016]使用球形帽的局部敏感过滤方法是最佳的，因此在几乎涵盖了所有涵盖所有时间的方法中，因此在几乎所有范围内的方法中都在范围内进行了大量的效果。292 D + O（D）是最佳的。类似的条件最优结果适用于晶格筛分变体，例如2 0。265 D + O（D）量子筛分的复杂性[Laarhoven，PhD论文2016]和以前得出的元组筛分的复杂性估计值[Herold – Kirshanova – Laarhoven，PKC 2018]。对于锤子指标，我们为最近的邻居搜索提供了新的下限，该搜索几乎与文献中最佳的上限相匹配[May – ozerov，Eurocrypt，2015年]。因此，我们在解码攻击方面得出了条件下限，这表明这里也应该在其他地方进行改进，以显着破坏文献中的安全性估计。
![机器学习的数字笔记[R20A0518]](/simg/a\a956418acb3c5a7a704a8bbd1371400887da20d5.webp)
机器学习的数字笔记[R20A0518]
11 K-Nearest Neighbor(KNN) Algorithm 35 12 Logistic Regression 38 13 Support Vector Machines 41 14 UNIT –III 15 Neural Network Representation 45 16 Artificial Neural Networks 61 17 Back propagation Algorithm 66 18 Convolutional Neural Networks 70 19 Recurrent Neural Networks 78 20 Classification Metrics 81 21 UNIT-IV 22 Cross validation Techniques 82 23 Bias-Variance交易88 24正则化91 25过度拟合，不足94 26合奏方法96 27单位-V 28聚类技术100 29高斯混合模型116