原文:【机器学习具体解释】KNN分类的概念、误差率及其问题

转载请注明出处:http: blog.csdn.net luoshixian article details 勿在浮沙筑高台 KNN概念 KNN K Nearest Neighbors algorithm 是一种非參数模型算法。在训练数据量为N的样本点中,寻找近期邻測试数据x的K个样本,然后统计这K个样本的分别输入各个类别w i下的数目k i,选择最大的k i所属的类别w i作为測试数据x的返回 ...

2017-08-03 19:58 0 1115 推荐指数:

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机器学习实战1-1 KNN电影分类遇到的问题

为什么电脑排版效果和手机排版效果不一样~ 目前只学习了python的基础语法,有些东西理解的不透彻,希望能一边看《机器学习实战》,一边加深对python的理解,所以写的内容很浅显,也许还会有一部分错误,希望得到大家的指正。在看到书上第一个KNN算法,实现简单的电影分类的时候,就遇到了很多问题 ...

Wed Jul 11 00:59:00 CST 2018 1 1083
机器学习--分类问题

机器学习--分类问题 分类问题是监督学习的一个核心问题,它从数据中学习一个分类决策函数或分类模 型(分类器(classifier)),对新的输入进行输出预测,输出变量取有限个离散值。 决策树 决策树 ...

Fri Nov 15 05:31:00 CST 2019 0 375
机器学习(sklearn-KNN预测+分类)

一、k-近邻算法(k-Nearest Neighbor,KNN) 简单地说,K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 优点:精度高(计算距离)、对异常值不敏感(单纯根据距离进行分类,会忽略特殊情况)、无数据输入假定(不会对数据预先进行判定)。 缺点 ...

Thu Aug 15 01:49:00 CST 2019 0 430
机器学习KNN算法

1 KNN算法 1.1 KNN算法简介   KNN(K-Nearest Neighbor)工作原理:存在一个样本数据集合,也称为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类对应的关系。输入没有标签的数据后,将新数据中的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较 ...

Mon Sep 25 06:20:00 CST 2017 5 45947
机器学习-KNN算法

一、算法介绍   KNN算法中文名称叫做K近邻算法,是众多机器学习算法里面最基础入门的算法。它是一个有监督的机器学习算法,既可以用来做分类任务也可以用来做回归任务。KNN算法的核心思想是未标记的样本的类别,由距离他最近的K个邻居投票来决定。下面我们来看个例子加深理解一下:   如上图所描述 ...

Sat Jul 06 17:56:00 CST 2019 0 2285
机器学习系列(二)——分类及回归问题

机器学习基础(二) 目录 机器学习基础(二) 3 分类算法 3.1 常用分类算法的优缺点? 3.2 分类算法的评估方法 3.3 正确能很好的评估分类算法吗 3.4 什么样的分类器是最好 ...

Fri Jan 03 05:46:00 CST 2020 0 5131
机器学习——非均衡分类问题

机器学习分类问题中,我们都假设所有类别的分类代价是一样的。但是事实上,不同分类的代价是不一样的,比如我们通过一个用于检测患病的系统来检测马匹是否能继续存活,如果我们把能存活的马匹检测成患病,那么这匹马可能就会被执行安乐死;如果我们把不能存活的马匹检测成健康,那么就会继续喂养这匹马。一个代价是错 ...

Tue Dec 20 01:24:00 CST 2016 0 1399
 
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