二、Python實現 對於機器學習而已,Python需要額外安裝三件寶,分別是Numpy,scipy和Matplotlib。前兩者用於數值計算,后者用於畫圖。安裝很簡單,直接到各自的官網下載回來安裝即可。安裝程序會自動搜索我們的python版本和目錄,然后安裝到python支持 ...
機器學習新手,接觸的是 機器學習實戰 這本書,感覺書中描述簡單易懂,但對於python語言不熟悉的我,也有很大的空間。今天學習的是k 近鄰算法。 . 簡述機器學習 在日常生活中,人們很難直接從原始數據本身獲得所需信息。而機器學習就是把生活中無序的數據轉換成有用的信息。例如,對於垃圾郵件的檢測,偵測一個單詞是否存在並沒有多大的作用,然而當某幾個特定單詞同時出現時,再輔以考慮郵件的長度及其他因素,人 ...
2014-07-22 22:07 0 6255 推薦指數:
二、Python實現 對於機器學習而已,Python需要額外安裝三件寶,分別是Numpy,scipy和Matplotlib。前兩者用於數值計算,后者用於畫圖。安裝很簡單,直接到各自的官網下載回來安裝即可。安裝程序會自動搜索我們的python版本和目錄,然后安裝到python支持 ...
鄰近算法 或者說K最近鄰(kNN,k-NearestNeighbor)分類算法是數據挖掘分類技術中最簡單的方法之一。所謂K最近鄰,就是k個最近的鄰居的意思,說的是每個樣本都可以用它最接近的k個鄰居來代表。 關於K最近鄰算法,非常好的一篇文章:KNN算法理解; 另外一篇文章也值得參考:KNN ...
一、 馬氏距離 我們熟悉的歐氏距離雖然很有用,但也有明顯的缺點。它將樣品的不同屬性(即各指標或各變量)之間的差別等同看待,這一點有時不能滿足實際要求。例如,在教育研究中,經常遇到對人的分析和判別,個 ...
鄰近算法(k-NearestNeighbor) 是機器學習中的一種分類(classification)算法,也是機器學習中最簡單的算法之一了。雖然很簡單,但在解決特定問題時卻能發揮很好的效果。因此,學習kNN算法是機器學習入門的一個很好的途徑。 kNN算法的思想非常的朴素,它選取k ...
1.k-近鄰算法實現 2.測試 3.實驗結果 CABD 實驗環境:Ubuntu18.04+Pycharm+python3.6+numpy ...
一、kNN算法分析 K最近鄰(k-Nearest Neighbor,KNN)分類算法可以說是最簡單的機器學習算法了。它采用測量不同特征值之間的距離方法進行分類。它的思想很簡單:如果一個樣本在特征空間中的k個最相似(即特征空間中最鄰近)的樣本中的大多數屬於某一個類別,則該樣本也屬於 ...
K鄰近算法(kNeighbrClassifier/KNN):原理為 歐幾里得距離+最近+投票(權重)+概率 根據距離的遠近進行分類 歐幾里得距離:多維空間中各點之間的距離 缺點:時間復雜度和空間復雜度較大 注意:當訓練樣本數據少的時候,樣本比例一定 ...
一、概述 KNN(K-最近鄰)算法是相對比較簡單的機器學習算法之一,它主要用於對事物進行分類。用比較官方的話來說就是:給定一個訓練數據集,對新的輸入實例,在訓練數據集中找到與該實例最鄰近的K個實例, 這K個實例的多數屬於某個類,就把該輸入實例分類到這個類中。為了更好地理解,通過一個簡單 ...