近邻分类 K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)算法 R的实现 数据准备 数值型数据标准化 划分train&test knn分类(欧氏距离) 性能评估 ...
旅行商问题 BTBU JY 班共有 位同学,来自 个地区,我们希望在假期来一次说走就走的旅行,将所有同学的家乡走一遍。算起来,路费是一笔很大的花销,所以希望设计一个旅行方案,确保这一趟走下来的总路程最短。 旅行商问题是一个经典的NP问题 NP就是Non deterministic Polynomial,即多项式复杂程度的非确定性问题,是世界七大数学难题之一。 如果使用枚举法求解, 个地点共有: 种 ...
2015-10-28 21:08 5 3761 推荐指数:
近邻分类 K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)算法 R的实现 数据准备 数值型数据标准化 划分train&test knn分类(欧氏距离) 性能评估 ...
KNN是有监督的学习算法,其特点有: 1、精度高,对异常值不敏感 2、只能处理数值型属性 3、计算复杂度高(如已知分类的样本数为n,那么对每个未知分类点要计算n个距离) KNN算法步骤: 需对所有样本点(已知分类+未知分类)进行归一化 ...
library(lattice) xyplot(Petal.Length ~ Petal.Width, data = iris, groups = Species, + auto.key=l ...
1、介绍 决策树(decision tree)是一种有监督的机器学习算法,是一个分类算法。在给定训练集的条件下,生成一个自顶而下的决策树,树的根为起点,树的叶子为样本的分类,从根到叶子的路径就是一个样本进行分类的过程。 下图为一个决策树 ...
<转>机器学习系列(9)_机器学习算法一览(附Python和R代码) 转自http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/51191386 – 谷歌的无人车和机器人得到了很多关注,但我 ...
协同过滤的步骤是: 创建数据模型 —> 用户相似度算法 —>用户近邻算法 —>推荐算法。 基于用户的协同过滤算法在Mahout库中已经模块化了,通过4个模块进行统一的方法调用。首先,创建数据模型(DataModel),然后定义用户的相似度算法 ...
决策树是什么 决策树是基于树结构来进行决策,这恰是人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制。例如,我们要对“这是好瓜吗?”这样的问题进行决策时,通常会进行一系列的判断或“子决策”:我们 ...
关联规则 code{white-space: pre;} pre:not([class]) { background-color: white; } ...