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 ...
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2019-10-04 16:54 0 560 推荐指数:
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 ...
注:本系列所有博客将持续更新并发布在github和gitee上,您可以通过github、gitee下载本系列所有文章笔记文件。 1 引言 上一篇博客中介绍了ID3和C4.5两种决策树算法,这两种决策树都只能用于分类问题,而本文要说的CART(classification ...
注:本系列所有博客将持续更新并发布在github上,您可以通过github下载本系列所有文章笔记文件 1 引言 说到朴素贝叶斯算法,很自然地就会想到贝叶斯概率公式,这是我们在高中的时候就学过的内容,没错,这也正是朴素贝叶斯算法的核心,今天我们也从贝叶斯概率公式开始,全面撸一撸朴素贝叶斯算法 ...
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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 ...
1.、导引 如何进行电影分类 众所周知,电影可以按照题材分类,然而题材本身是如何定义的?由谁来判定某部电影属于哪 个题材?也就是说同一题材的电影具有哪些公共特征?这些都是在进行电影分类时必须要考虑 ...