原文:【机器学习】最近邻算法KNN

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,那么这个值就是这个样本点的预测值。 它没有训练的过程,它的学习阶段仅仅是把样本保存起来,等收到测试集之后再进行处理, ...

2021-10-18 11:16 0 1240 推荐指数:

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机器学习近邻算法模型(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 ...

Sat Sep 07 01:14:00 CST 2019 0 1014
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 ...

Tue Jul 17 00:37:00 CST 2018 5 737
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 ...

Sun Nov 02 00:56:00 CST 2014 0 2569
机器学习——KNN算法(k近邻算法

KNN算法 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 ...

Thu Mar 22 05:20:00 CST 2018 0 941
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 ...

Thu Dec 10 03:22:00 CST 2015 1 10876
机器学习(一)——K-近邻KNN算法

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 ...

Wed Aug 05 01:14:00 CST 2015 23 260675
机器学习--K近邻KNN算法的原理及优缺点

一、KNN算法原理   K近邻法(k-nearst neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法。   它的基本思想是: 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 ...

Tue Oct 29 06:55:00 CST 2019 0 4359
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 ...

Sat Jul 07 05:14:00 CST 2018 0 3512
 
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