关于KNN，有幸看到这篇文章，写的很好，这里就不在赘述。直接贴上代码了，有小的改动。（原来是python2版本的，这里改为python3的，主要就是print） 　　环境：win7 32bit + spyder + anaconda3.5 　　一、初阶 # -*- coding ...

以上代码包含两个小项目： 第一个是使用knn算法改进约会网站的配对效果，使用Python交互界面运行 先后输入参数10 10000 0.5 结果为in small doses 数据点此出下载 提取码：ue4a 第二个小项目是手写数字识别系统 ...

二、Python实现 对于机器学习而已，Python需要额外安装三件宝，分别是Numpy，scipy和Matplotlib。前两者用于数值计算，后者用于画图。安装很简单，直接到各自的官网下载回来安装即可。安装程序会自动搜索我们的python版本和目录，然后安装到python支持 ...

KNN基本步骤：计算与已知数据的距离，选择k个最近距离的数据，看这k个数据的标签最多属于什么类，预测未知数据的分类 1、新建一个KNN.py模块 需要使用numpy 2. 向模块添加已知的数据和标签 3.对未知数据的分类 4.测试一下这个模型 ...

最近邻Python实现 行业应用： 客户流失预测、欺诈侦测等（更适合于稀有事件的分类问题） 写在 ...

一、 马氏距离 我们熟悉的欧氏距离虽然很有用，但也有明显的缺点。它将样品的不同属性（即各指标或各变量）之间的差别等同看待，这一点有时不能满足实际要求。例如，在教育研究中，经常遇到对人的分析和判别，个 ...

　　邻近算法（k-NearestNeighbor) 是机器学习中的一种分类（classification）算法，也是机器学习中最简单的算法之一了。虽然很简单，但在解决特定问题时却能发挥很好的效果。因此，学习kNN算法是机器学习入门的一个很好的途径。 　　kNN算法的思想非常的朴素，它选取k ...

1.k-近邻算法实现 2.测试 3.实验结果 CABD 实验环境：Ubuntu18.04+Pycharm+python3.6+numpy ...