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 ...
原文：sklearn 学习 第三篇：knn分类
K临近分类是一种监督式的分类方法，首先根据已标记的数据对模型进行训练，然后根据模型对新的数据点进行预测，预测新数据点的标签 label ，也就是该数据所属的分类。 一，kNN算法的逻辑 kNN算法的核心思想是：如果一个数据在特征空间中最相邻的k个数据中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别 类似投票 ，并具有这个类别上样本的特性。通俗地说，对于给定的测试样本和基于某种度量距离的方式，通过最 ...
2019-07-31 09:40 0 6918 推荐指数：
相关推荐
MongoDB学习第三篇 --- Insert操作
一、shell操作mongodb 1.新增一条数据 ： db.collection.insertOne(‘json对象’) eg： 2.新增多条数据 ： db.c ...
R学习 第三篇：数据框
数据框（data.frame）是最常用的数据结构，用于存储二维表（即关系表）的数据，每一列存储的数据类型必须相同，不同数据列的数据类型可以相同，也可以不同，但是每列的行数（长度）必须相同。数据框的每列 ...
sklearn 学习 第一篇：分类
分类属于监督学习算法，是指根据已有的数据和标签（分类）进行学习，预测未知数据的标签。分类问题的目标是预测数据的类别标签（class label），可以把分类问题划分为二分类和多分类问题。二分类是指在两个类别中选择一个类别，在二分类问题中，其中一个类别称作正类（positive class），另一 ...
豪情-关于生活工作学习之感悟-第三篇
以下是我在群内交流时的回答或平常生活中的一些感悟，还有就是比较经典励志的片段收藏。 由于个人知识面有限，不具有普遍性，仅供参考。 另外我感觉，互联网个人的经验或这一代人的努力，应该通过文 ...
Django学习笔记第三篇--关于响应返回
一、返回简单类型： 二、返回文件类型： 三、返回模板类型： 四、文件下载： 五、HttpResponse的更多用法： 六 ...
跟初学者学习IbatisNet第三篇
这一章我们主要介绍一下IbatisNet里面的动态sql语句的运用，比如有时候我们想进行模糊查询，参数是动态加入的。或者要实现top n ,order by ,分页等功能的时候，我们就 ...