机器学习--K近邻 （KNN）算法的原理及优缺点
一、KNN算法原理 K近邻法(k-nearst neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法。 它的基本思想是： 在训练集中数据和标签已知的情况下，输入测试数据，将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较，找到训练集中与之最为相似的前K个数据，则该测试数据对应的类别 ...
原文：机器学习--线性回归算法的原理及优缺点
一 线性回归算法的原理 回归是基于已有数据对新的数据进行预测，比如预测股票走势。这里我们主要讲简单线性回归。基于标准的线性回归，可以扩展出更多的线性回归算法。 线性回归就是能够用一个直线较为精确地描述数据之间的关系，这样当出现新的数据的时候，就能够预测出一个简单的值。 线性回归的模型形如： 线性回归得出的模型不一定是一条直线： 在只有一个变量的时候，模型是平面中的一条直线 有两个变量的时候，模型是 ...
2019-10-26 23:30 0 4940 推荐指数：
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机器学习各类算法的优缺点
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机器学习算法实现——线性回归
大体上是Ng课week2的编程作业总结，作业中给出了实现非常好（主要是正常人都能看得懂。。）的linear regression比较完整的代码。 因为是在MATLAB/Octave环境下编程 ...