原文: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,这点和决策树算法相同。 KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同。KNN做分类预测时,一般是选择多数表决法, ...

2016-11-14 20:13 72 50188 推荐指数:

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K近邻(KNN)原理小结

K近邻(k-nearst 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 ...

Thu Apr 06 04:27:00 CST 2017 1 7065
KNNK近邻)算法原理

一、K近邻概述 k近邻k-nearest neighbor, kNN)是一种基本分类与回归方法(有监督学习的一种),KNN(k-nearest neighbor algorithm)算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的kk一般不超过20)个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别 ...

Fri Sep 04 18:45:00 CST 2020 0 666
K近邻算法-KNN

何谓K近邻算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,简称KNN算法,单从名字来猜想,可以简单粗暴的认为是:K个最近的邻居,当K=1时,算法便成了最近邻算法,即寻找最近的那个邻居。为何要找邻居?打个比方来说,假设你来到一个陌生的村庄,现在你要找到与你有着相似特征的人群融入 ...

Sun Jun 26 01:57:00 CST 2016 0 1701
K近邻K Nearest Neighbor-KNN原理讲解及实现

算法原理 K近邻k-Nearest Neighbor)算法是比较简单的机器学习算法。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单:如果一个样本在特征空间中的k个最近邻(最相似)的样本中的大多数都属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。第一个字母k可以小写,表示外部定义的近邻 ...

Mon Nov 20 01:31:00 CST 2017 0 3027
机器学习|算法模型——K近邻(KNN)

1、基本概念 K近邻(K-nearest neighbors,KNN)既可以分类,也可以回归。   KNN做回归和分类的区别在于最后预测时的决策方式。 KNN做分类时,一般用多数表决 KNN做回归时,一般用平均。    基本概念如下:对待测实例,在训练 ...

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机器学习--K近邻KNN)算法的原理及优缺点

一、KNN算法原理   K近邻(k-nearst neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法。   它的基本思想是: 在训练集中数据和标签已知的情况下,输入测试数据,将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较,找到训练集中与之最为相似的前K个数据,则该测试数据对应的类别 ...

Tue Oct 29 06:55:00 CST 2019 0 4359
K-近邻算法(KNN

K-近邻算法 K-K个 N-nearest-最近 N-Neighbor 来源:KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法 定义 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)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。 距离公式 ...

Wed Nov 13 19:42:00 CST 2019 0 279
scikit-learn K近邻类库使用小结

    在K近邻(KNN)原理小结这篇文章,我们讨论了KNN原理和优缺点,这里我们就从实践出发,对scikit-learn 中KNN相关的类库使用做一个小结。主要关注于类库调参时的一个经验总结。 1. scikit-learn 中KNN相关的类库概述     在scikit-learn 中 ...

Wed Nov 16 00:29:00 CST 2016 6 26431
 
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