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 ...
原文：机器学习之 KNN近邻算法（三）图像识别
其他图像识别链接：https: www.cnblogs.com sjzh p .html 图像归一化和二值化处理链接：https: blog.csdn.net m article details 一 图像基础知识 图像 如rpg格式 由像素点组成 意思是行 像素点，列 像素点 每个像素点 gt RGB a,b,c 其中a b c介于 , 灰色的像素点 a b c ，靠近白色则近 ，靠近黑色则近 即 ...
2020-11-04 19:42 0 456 推荐指数：
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【机器学习】k近邻算法（kNN）
一、写在前面 本系列是对之前机器学习笔记的一个总结，这里只针对最基础的经典机器学习算法，对其本身的要点进行笔记总结，具体到算法的详细过程可以参见其他参考资料和书籍，这里顺便推荐一下Machine Learning in Action一书和Ng的公开课，当然仅有这些是远远不够 ...
【机器学习】最近邻算法KNN
1、概述 最近邻算法(KNN)，是一种基本的分类与回归方法，是数据挖掘技术中最简单的技术之一。 所谓最近邻，就是首先选取一个阈值为K，对在阈值范围内离测试样本最近的点进行投票，票数多的类别就是这个测试样本的类别，这是分类问题。那么回归问题也同理，对在阈值范围内离测试样本最近的点取均值 ...
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最近在看《机器学习实战》这本书，因为自己本身很想深入的了解机器学习算法，加之想学python，就在朋友的推荐之下选择了这本书进行学习。 一 . K-近邻算法（KNN）概述 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性 ...
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前半部分是简介, 后半部分是案例 KNN近邻算法: 简单说就是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类（k-Nearest Neighbor，KNN） 优点: 精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定 缺点：时间复杂度高、空间复杂度高 1、当样本不平衡时，比如一个类的样本容量很大 ...