一、kNN算法基础 # kNN：k-Nearest Neighboors # 多用于解决分类问题 　1）特点： 是机器学习中唯一一个不需要训练过程的算法，可以别认为是没有模型的算法，也可以认为训练数据集就是模型本身； 思想极度简单； 应用数学知识少（近乎为零）； 效果少 ...

一、KNN算法（k-NearestNeighbor)，k临近值算法：在给出一个数据点以后，判断它和已有数据点之间的距离，取k个距离最近的点，这些点中存在的那一类点最多就讲这个新的数据点归位那一类。 • 容易存在的问题： 　　1.、k 值过小，容易出现过拟合问题，结果就是在训练集上准确度很高 ...

机器学习实例---1.1、k-近邻算法（简单k-nn） 一、总结 一句话总结： 【取最邻近的分类标签】：算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签 【k的出处】：一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出处 【k-近邻算法实例】：比如，现在我这个k值取 ...

tasks: 1. unsupervised knn https://scikit-learn.org/stable/modules/neighbors.html#unsupervised-nei ...

前几天和德川一起在学习会上讲解了k-NN算法，这里进行总结一下，力争用最通俗的语言讲解以便有利于更多同学的理解。 本文目录如下： 1.k近邻算法的基本概念，原理以及应用 2.k近邻算法中k的选取，距离的度量以及特征归一化的必要性 3.k近邻法的实现：kd树原理的讲解 4.kd树详细例子 ...

一.k近邻算法的基本概念，原理以及应用 k近邻算法是一种基本分类和回归方法。本篇文章只讨论分类问题的k近邻法。 K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。（这就类似于现实生活中 ...

　　看了原理，总觉得需要用具体问题实现一下机器学习算法的模型，才算学习深刻。而写此博文的目的是，网上关于K-NN解决此问题的博文很多，但大都是调用Python高级库实现，尤其不利于初级学习者本人对模型的理解和工程实践能力的提升，也不利于Python初学者实现该模型。 　　本博文的特点 ...

1. The difference between classification and clustering. from here. Classification: supervised lear ...