机器学习之KNN算法
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 ...
原文：机器学习：KNN算法分析iris种类分析
KNN算法分析iris种类 数据集iris dataset.txt, 首先加载数据 查看种类有哪些 将iris种类，类别型数据转为数值型 构建训练集，测试集数据，数据量比值 : 自实现knn算法预测iris种类准确率 结果可视化 knn算法特点， k值不同，预测结果不同。 ...
2019-11-16 11:57 0 341 推荐指数：
相关推荐
机器学习-KNN算法
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 ...
关于程序员能做什么副业，我爬相关文章用机器学习算法分析 | 附源码
最近想了解下程序员可以做什么副业，我抓取了各大网站关于程序员搞副业的文章，但抓取的文章较多，为了将相似的文章归拢到一起，我用聚类算法将文章划分到不同的主题。下面我就来介绍一下分析的结论以及过程。文末回复关键字即可获取本次分析源码。本次分析的文章是从博客园、CSDN、知乎、今日头条和微信上抓取 ...
机器学习——支持向量机(SVM)之拉格朗日乘子法，KKT条件以及简化版SMO算法分析
SVM有很多实现，现在只关注其中最流行的一种实现，即序列最小优化（Sequential Minimal Optimization，SMO）算法，然后介绍如何使用一种核函数（kernel）的方式将SVM扩展到更多的数据集上。 1.基于最大间隔分隔数据 几个概念： 1.线性可分 ...
python机器学习之KNN算法
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 ...
机器学习经典算法之KNN
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 ...
机器学习之近邻算法模型(KNN)
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 ...
机器学习实战之kNN算法
机器学习实战这本书是基于python的，如果我们想要完成python开发，那么python的开发环境必不可少： （1）python3.52,64位，这是我用的python版本 （2）numpy 1.11.3,64位，这是python的科学计算包，是python的一个矩阵类型，包含数组 ...