K近邻法 K近邻法：假定存在已标记的训练数据集，分类时对新的实例根据其K个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等分类决策规则进行预测。 k近邻不具有显示学习的过程，是 懒惰学习 lazy learning 。分类器不需要使用训练集进行训练。实际上是利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作为其分类的 模型 。 标注：Lazy learning懒惰学习：训练阶段仅仅把样本保存起来，无训练时间开销，收 ...
2016-09-14 10:52 0 1484 推荐指数：
原理：简单比喻为——人以群分，物以类聚。 优点：对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，K-NN较其他方法更合适。 缺点：计算量较大，因为会计算全体已知样本的距离。 改进方法： （1）解决计算量大，事先对已知样本点进行剪辑，去除对分类作用不大的成分。 （2）尽可能将计算压缩到接近测试 ...
数据集：seeds.tsv View Code 第一步：加载数据 load.py 第二步：设计分类模型 阈值分类模型是在所有的训练数据中找最佳的阈值，这个阈值使得训练集的预测效果最好。 threshold.py ...
K最邻近密度估计技术是一种分类方法，不是聚类方法。 不是最优方法，实践中比较流行。 通俗但不一定易懂的规则是： 1.计算待分类数据和不同类中每一个数据的距离（欧氏或马氏）。 2.选出最小的前K数据个距离，这里用到选择排序法。 3.对比这前K个距离，找出K个数据中包含最多的是那个类的数据 ...
k近邻法（k nearest neighbor algorithm，k-NN）是机器学习中最基本的分类算法，在训练数据集中找到k个最近邻的实例，类别由这k个近邻中占最多的实例的类别来决定，当k=1时，即类别为最近邻的实例的类别 ...
来说，整体上了解并比较各门语言的语法特征，是非常有益的。 分类，是重要的科学方法。 现今全世界 ...
WordPress 了解和创建自定义分类法（Taxonomies） 本文将告诉你什么是 WordPress 自定义分类法（Taxonomies），并且教会你怎么使用它。 我们首先将讨论自定义分类法是什么，以及有什么用和重要性。 之后将告诉你怎么创建一个自定义分类法，然后怎么把它变得 ...
朴素贝叶斯算法 【转载时请注明来源】：http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt 勿忘初心 无畏未来 作为一个初学者，水平有限，欢迎交流指正。 朴素贝叶斯分类法是一种生成学习算法。 假设：在y给定的条件下，各特征Xi 之间 ...
WordPress 了解和创建自定义分类法（Taxonomies） 本文将告诉你什么是 WordPress 自定义分类法（Taxonomies），并且教会你怎么使用它。 我们首先将讨论自定义分类法是什么，以及有什么用和重要性。 之后将告诉你怎么创建一个自定义分类法，然后怎么把它变得 ...
