机器学习实战——k-邻近算法：约会网站
1、kNN 算法 算法说明： set<X1,X2……Xn> 为已知类别数据集，预测 点Xt 的类别： （1）计算中的set中每一个点与Xt的距离 （2）按距离增序排列 （3）选择距离最小的前k个点 （4）确定前k个点所在的类别的出现频率 （5）返回频率最高的类别作为测试 ...
原文：K-邻近分类算法——分类MNIST手写体数据算法（机器学习实战）
k 近邻法 K nearest neighbor, KNN 是一种基本分类于回归方法，其在 年由Cover和Hart提出的。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。其输入为示例的特征向量，对应于特征空间的点 输出为实例的类别，可以取多类。 k 近邻法假设给定一个训练数据集，其中的上实例类别已定，分类时，对新的实例，根据其K 个最近邻的训练实力的类别，通过多数表决等方式进行预测。k ...
2020-05-19 16:54 0 588 推荐指数：
相关推荐
【机器学习】K-邻近算法的python 实现
一：什么是看KNN算法？ kNN算法全称是k-最近邻算法（K-Nearest Neighbor） kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定 ...
[机器学习] ——KNN K-最邻近算法
KNN分类算法，是理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。 该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个 ...
机器学习经典分类算法 —— k-近邻算法（附python实现代码及数据集）
：作为完整程序验证分类器 使用算法：构建完整可用的系统 手写识别系 ...
机器学习算法整理（八）— K-近邻算法以及图像分类应用
以下均为自己看视频做的笔记，自用，侵删！ K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 K-近邻算法步骤： 对于未知类别属性数据 ...
《机器学习实战》学习笔记一K邻近算法
一、 K邻近算法思想：存在一个样本数据集合，称为训练样本集，并且每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据（这里的数据是一组数据，可以是n维向量）与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征（向量的每个元素）与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最 ...
深度学习-mnist手写体识别
mnist手写体识别 Mnist数据集可以从官网下载，网址： http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下载下来的数据集被分成两部分：55000行的训练数据集（mnist.train）和10000行的测试数据集（mnist.test）。每一个MNIST数据 ...
在opencv3中实现机器学习算法之：利用最近邻算法（knn)实现手写数字分类
手写数字digits分类，这可是深度学习算法的入门练习。而且还有专门的手写数字MINIST库。opencv提供了一张手写数字图片给我们，先来看看 这是一张密密麻麻的手写数字图：图片大小为1000*2000,有0-9的10个数字，每5行为一个数字，总共50行，共有5000个手写数字 ...