分类算法——朴素贝叶斯算法python实现（文末附工程代码）
前言 朴素贝叶斯是一种十分简单的分类算法，称其朴素是因为其思想基础的简单性，就文本分类而言，他认为词袋中的两两词之间的关系是相互独立的，即一个对象的特征向量中的每个维度都是互相独立的。这是朴素贝叶斯理论的思想基础。 贝叶斯公式推导 朴素贝叶斯分类的正式定义： 设x={}为一个待分类 ...
原文：分类算法——k最近邻算法（Python实现）（文末附工程源代码）
kNN算法原理 k最近邻 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，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 的样本中大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 kNN算法的步骤 第一阶段：确定k值 指最近的邻居的个数 ，一般是一个奇数 第二阶段：确定距离度量公式。文本分类一般使用夹角余弦，得出待分类数据点和 ...
2017-03-27 12:34 0 1656 推荐指数：
相关推荐
K-近邻算法的Python实现 ： 源代码分析
网上介绍K-近邻算法的样例非常多。其Python实现版本号基本都是来自于机器学习的入门书籍《机器学习实战》，尽管K-近邻算法本身非常easy，但非常多刚開始学习的人对其Python版本号的源码理解不够，所以本文将对其源码进行分析。 什么是K-近邻算法？ 简单的说，K-近邻算法 ...
机器学习经典分类算法 —— k-近邻算法（附python实现代码及数据集）
目录 工作原理 python实现 算法实战 约会对象好感度预测 故事背景 准备数据：从文本文件中解析数据 分析数据：使用Matplotlib创建散点图 准备数据：归一化数值 测试算法 ...
分类 ：kNN（k nearest neighbour）最近邻算法（Python）
kNN算法概述 kNN算法是比较好理解，也比较容易编写的分类算法。 简单地说，kNN算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 我们可以假设在一个N维空间中有很多个点，然后这些点被分为几个类。相同类的点，肯定是聚集在一起的，它们之间的距离相比于和其他类的点来说，非常近。如果现在有个新的点 ...
K最近邻算法
K最近邻算法原理:在数据集里,新数据点离谁最近,就和谁属于同一类 K最近邻算法的用法:可以用于分类与回归 K最近邻算法在分类任务中的应用: #导入数据集生成工具 from sklearn.datasets import make_blobs #导入画图工具 import ...
K最近邻算法
一、原理 K最近邻算法（K-Nearest Neighbor， KNN）是最基本的分类算法，其基本原理是：从最近的K个邻居（样本）中，选择出现次数最多的类别作为判定类别。K最近邻算法可以理解为是一个分类算法，常用于标签的预测，如性别。 实现KNN算法核心的一般思路： 相似度 ...
k近邻算法的Python实现
k近邻算法的Python实现 0. 写在前面 这篇小教程适合对Python与NumPy有一定了解的朋友阅读，如果在阅读本文的源代码时感到吃力，请及时参照相关的教程或者文档。 1. 算法原理 k近邻算法（k Nearest Neighbor）可以简称为kNN。kNN是一个简单直观的算法，也是 ...
K近邻算法及其Python实现
下面贴出Python代码 knnClassify.py ...