分类算法有很多,贝叶斯、决策树、支持向量积、KNN等,神经网络也可以用于分类。这篇文章主要介绍一下KNN分类算法。 1、介绍 KNN是k nearest neighbor 的简称,即k最邻近,就是找k个最近的实例投票决定新实例的类标。KNN是一种基于实例的学习算法,它不同于贝叶斯 ...
概念 监督学习 Supervised Learning 从给定标注的训练数据集中学习出一个函数,根据这个函数为新函数进行标注 无监督学习 Unsupervised Learning 从给定无标注的训练数据中学习出一个函数,根据这个函数为所有数据标注 分类 Classification 分类算法通过对已知类别训练数据集的分析,从中发现分类规则,以此预测新数据的类别,分类算法属于监督学习 KNN K ...
2018-10-04 23:25 0 945 推荐指数:
分类算法有很多,贝叶斯、决策树、支持向量积、KNN等,神经网络也可以用于分类。这篇文章主要介绍一下KNN分类算法。 1、介绍 KNN是k nearest neighbor 的简称,即k最邻近,就是找k个最近的实例投票决定新实例的类标。KNN是一种基于实例的学习算法,它不同于贝叶斯 ...
K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)算法是一种监督式的分类方法,但是,它并不存在单独的训练过程,在分类方法中属于惰性学习法,也就是说,当给定一个训练数据集时,惰性学习法简单地存储或稍加处理,并一直等待,直到给定一个检验数据集时,才开始构造模型,以便根据已存储的训练数据集的相似性 ...
knn算法(k-Nearest Neighbor algorithm).是一种经典的分类算法.注意,不是聚类算法.所以这种分类算法 必然包括了训练过程. 然而和一般性的分类算法不同,knn算法是一种懒惰算法.它并非像其他的分类算法先通过训练建立分类模型.,而 是一种被动的分类过程.它是 ...
概念 随机森林(RandomForest):随机森林是一个包含多个决策树的分类器,并且其输出的类别是由个别数输出的类别的众数而定 优点:适合离散型和连续型的属性数据;对海量数据,尽量避免了过度拟合的问题;对高维数据,不会出现特征选择困难的问题;实现简单,训练速度快,适合 进行 ...
pandas之get_dummies 方法:pandas.get_dummies(data,prefix=None,prefix_sep="_",dummy_na=False,columns=Non ...
1、K-近邻算法(Knn) 其原理为在一个样本空间中,有一些已知分类的样本,当出现一个未知分类的样本,则根据距离这个未知样本最近的k个样本来决定。 举例:爱情电影和动作电影,它们中都存在吻戏和动作,出现一个未知分类的电影,将根据以吻戏数量和动作数量建立的坐标系中距离未知分类所在点的最近的k ...
knn算法(k-Nearest Neighbor algorithm).是一种经典的分类算法. 注意,不是聚类算法.所以这样的分类算法必定包含了训练过程. 然而和一般性的分类算法不同,knn算法是一种懒惰算法.它并不是 像其它的分类算法先通过训练建立分类模型.,而是一种 ...
概念 决策树(Decision Tree):它通过对训练样本的学习,并建立分类规则,然后依据分类,对新样本数据进行分类预测,属于有监督学习 优点:决策树易于理解和实现,决策树可处理数值型和非数值型数据 步骤 导入数据,确定虚拟变量的列,然后遍历这些列,将这些类的数据转换为分类 ...