基于Python的机器学习实战：KNN
1.KNN原理： 存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，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个数据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最相似数据（最近邻）的分类标签。一般来说，只选择样本 ...
原文：机器学习入门实战——基于knn的airbnb房租预测
数据读取 运行结果： K:候选对象个数，近邻数 如找 个和自己最近的样本 先使用可容纳旅客的数量 accommodates 做一个简单计算，统计与可容纳 个旅客相减的情况 当前要估计价格的可容纳旅客数为 个 输出： 输出结果： 输出： . 拿 的数据作为训练集， 的数据作为测试集来进行模型的评估，训练集和测试集不可重复。 基于单变量预测价格 对测试集的每一条记录使用accomodates属性预测其 ...
2021-02-17 22:02 0 350 推荐指数：
相关推荐
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 ...
机器学习入门KNN近邻算法(一)
1 机器学习处理流程: 2 机器学习分类: 有监督学习 主要用于决策支持，它利用有标识的历史数据进行训练，以实现对新数据的表示的预测 1 分类 分类计数预测的数据对象是离散的。如短信是否为垃圾短信，用户是否喜欢电子产品 常用方法 ...
机器学习之利用KNN近邻算法预测数据
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 ...
机器学习(sklearn-KNN预测+分类)
一、k-近邻算法(k-Nearest Neighbor，KNN) 简单地说，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。 优点：精度高(计算距离)、对异常值不敏感（单纯根据距离进行分类，会忽略特殊情况）、无数据输入假定（不会对数据预先进行判定）。 缺点 ...
机器学习实战：沃尔玛销售预测
一、简介 1.1 比赛描述 建模零售数据的一个挑战是需要根据有限的历史做出决策。如果圣诞节一年一次，那么有机会看到战略决策如何影响到底线。 在此招聘竞赛中，为求职者提供位于不同地区的45家沃尔玛商店的历史销售数据。每个商店都包含许多部门，参与者必须为每个商店中的每个部门预测销售额。要添加挑战 ...
《机器学习实战》菜鸟学习笔记（二）kNN示例
目的：改进约会网站配对效果 数据样本 下载地址 （百度网盘） 读取txt数据的代码 这段代码没有什么好解释的，注意一点 listFromLine[0:3] 表示的是0,1,2下标 ...
《机器学习实战》学习笔记——第2章 KNN
一. KNN原理： 1. 有监督的学习 根据已知事例及其类标，对新的实例按照离他最近的K的邻居中出现频率最高的类别进行分类。伪代码如下： 1）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离 2）按照距离从小到大排序 3）选取与当前点距离最小的k个点 4）确定这k个点所在类别 ...