[python机器学习及实践(3)]Sklearn实现K近邻分类
1.KNN算法介绍 KNN算法的思想：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就 ...
原文：机器学习-kmeans(实现步骤、sklearn实现、python自实现、优缺点)
机器学习 kmeans KMeans K均值 是典型的基于距离的排他划分方法：给定一个n个对象的数据集，它可以构建数据的k个划分，每个划分就是一个聚类，并且k lt n，同时还满足两个要求: .每个组至少包含一个对象 .每个对象必须属于且仅属于一个组 优点： 擅长处理球状分布的数据，当结果聚类是密集的，而且类和类之间的区别比较明显时，K均值的效果比较好 对于处理大数据及，这个算法是相对可伸缩的和高 ...
2020-03-09 23:19 3 522 推荐指数：
相关推荐
[python机器学习及实践(5)]Sklearn实现集成
1,集成 集成（Ensemble）分类模型是综合考量多个分类器的预测结果，从而做出决策。一般分为两种方式：1）利用相同的训练数据同时搭建多个独立的分类模型，然后通过投票的方式，以少数服从多数的原则做 ...
[python机器学习及实践(1)]Sklearn实现LR和SVM
1. sklearn简介 sklearn是机器学习中一个常用的python第三方模块，网址：http://scikit-learn.org/stable/index.html ，里面对一些常用的机器学习方法进行了封装，在进行机器学习任务时，并不需要每个人都实现所有的算法，只需要简单的调用 ...
Python机器学习笔记：SVM（4）——sklearn实现
Python机器学习笔记：SVM（4）——sklearn实现 对SVM的概念理清楚后，下面我们对其使用sk ...
机器学习算法的sklearn实现
传统的机器学习任务从开始到建模的一般流程是：获取数据 -> 数据预处理 -> 训练建模 -> 模型评估 -> 预测，分类。本文我们将依据传统机器学习的流程，看看在每一步流程中都有哪些常用的函数以及它们的用法是怎么样的。希望你看完这篇文章可以最为快速的开始你的学习任务 ...
【机器学习】KMeans 聚类算法原理与实现
1、K-Means原理 K-Means算法的基本思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。 如果用数据表 ...
【机器学习】：Kmeans均值聚类算法原理(附带Python代码实现)
这个算法中文名为k均值聚类算法，首先我们在二维的特殊条件下讨论其实现的过程，方便大家理解。 第一步.随机生成质心 由于这是一个无监督学习的算法，因此我们首先在一个二维的坐标轴下随机给定一堆点，并随即给定两个质心，我们这个算法的目的就是将这一堆点根据它们自身的坐标特征分为两类，因此选取了两个质心 ...