前言 本系列教程基本就是摘抄《Python机器学习基础教程》中的例子内容。 为了便于跟踪和学习，本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本： Github仓库：https://github.com/Holy-Shine ...

机器学习是时下非常流行的话题，而Tensorflow是机器学习中最有名的工具包。TensorflowSharp是Tensorflow的C#语言表述。本文会对TensorflowSharp的使用进行一个简单的介绍。 本文会先介绍Tensorflow的一些基本概念，然后实现一些基本操作例如数字相加 ...

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 ...

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 ...

一、评测标准 模型的测评标准：分类的准确度（accuracy）； 预测准确度 = 预测成功的样本个数/预测数据集样本总数； 二、超参数 超参数：运行机器学习算法前需要指定的参数； kNN算法中的超参数：k、weights、P； 一般超参数之间也相互影响 ...

K邻近算法（kNeighbrClassifier/KNN）：原理为 欧几里得距离+最近+投票(权重)+概率 　　根据距离的远近进行分类 　　欧几里得距离：多维空间中各点之间的距离 　　　 　　缺点：时间复杂度和空间复杂度较大 　　注意：当训练样本数据少的时候，样本比例一定 ...

一、前言 KNN 的英文叫 K-Nearest Neighbor，应该算是数据挖掘算法中最简单的一种。 先用一个例子体会下。 /*请尊重作者劳动成果，转载请标明原文链接：*/ /* https://www.cnblogs.com/jpcflyer/p ...

KNN原理与代码实现 本文系作者原创，转载请注明出处:https://www.cnblogs.com ...