kNN算法基本原理与Python代码实践
kNN是一种常见的监督学习方法。工作机制简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k各训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测，通常，在分类任务中可使用“投票法”，即选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果；在回归任务中可以使用“平均法”，即将这k个样本 ...
原文：knn原理与实践
knn法是一种基本分类与回归方法 应用：knn算法不仅可以用于分类，还可以用于回归.. 文本分类：文本分类主要应用于信息检索，机器翻译，自动文摘，信息过滤，邮件分类等任务. 可以使用knn算法做到比较通用的现有用户产品推荐，基于用户的最近邻 长得最像的用户 买了什么产品来推荐是种介于电子商务网站和sns网站之间的精确营销.只需要定期 例如每月 维护更新最近邻表就可以，基于最近邻表做搜索推荐可以很实 ...
2016-10-10 17:16 0 1685 推荐指数：
相关推荐
KNN算法原理及实现
1、KNN算法概述 kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 2、KNN算法介绍 最简单最初 ...
深入浅出KNN算法（二） sklearn KNN实践
姊妹篇： 深入浅出KNN算法（一） 原理介绍 上次介绍了KNN的基本原理，以及KNN的几个窍门，这次就来用sklearn实践一下KNN算法。 一.Skelarn KNN参数概述 要使用sklearnKNN算法进行分类，我们需要先了解sklearnKNN算法的一些基本参数，那么这节就先介绍 ...
KNN算法原理以及代码实现
一、KNN简述 KNN是比较经典的算法，也是是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。 KNN的核心思想很简单：离谁近就是谁。具体解释为如果一个实例在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最近邻）的实例中的大多数属于某一个类别，则该实例也属于这个类别。 换个说法可能更好理解，比如一个一定范围 ...
knn原理及借助电影分类实现knn算法
KNN最近邻算法原理 KNN英文全称K-nearst neighbor，中文名称为K近邻算法，它是由Cover和Hart在1968年提出来的 KNN算法原理： 1. 计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离 ...
深入浅出KNN算法（一） KNN算法原理
一.KNN算法概述 KNN可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一，注意KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像（Kmeans是无监督学习算法），但却是有本质区别的。那么什么是KNN算法呢，接下来我们就来介绍介绍吧。 二.KNN ...
K近邻法(KNN)原理小结
K近邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用。比如，我们判断一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了。这里就运用了KNN的思想。KNN方法既可以做分类，也可以做回归，这点和决策树算法 ...
一文搞懂KNN算法原理
什么是KNN算法 ？ KNN的全称是K Nearest Neighbors，通常翻译为K最邻近算法。是最基础的一个分类算法。本文以 iris 鸢（yuan）尾花数据集为例详细说明到底什么是KNN算法。 表征空间（特征空间） 在讲解KNN算法之前，首先要给大家科普几个基础概念。有了这几个概念 ...