原文:K近鄰法(KNN)原理小結

K近鄰法 k nearest neighbors,KNN 是一種很基本的機器學習方法了,在我們平常的生活中也會不自主的應用。比如,我們判斷一個人的人品,只需要觀察他來往最密切的幾個人的人品好壞就可以得出了。這里就運用了KNN的思想。KNN方法既可以做分類,也可以做回歸,這點和決策樹算法相同。 KNN做回歸和分類的主要區別在於最后做預測時候的決策方式不同。KNN做分類預測時,一般是選擇多數表決法, ...

2016-11-14 20:13 72 50188 推薦指數:

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K近鄰(KNN)原理小結

K近鄰(k-nearst neighbors,KNN)是一種很基本的機器學習方法了,在我們平常的生活中也會不自主的應用。比如,我們判斷一個人的人品,只需要觀察他來往最密切的幾個人的人品好壞就可以得出了。這里就運用了KNN的思想。KNN方法既可以做分類,也可以做回歸,這點和決策樹算法 ...

Thu Apr 06 04:27:00 CST 2017 1 7065
KNNK近鄰)算法原理

一、K近鄰概述 k近鄰k-nearest neighbor, kNN)是一種基本分類與回歸方法(有監督學習的一種),KNN(k-nearest neighbor algorithm)算法的核心思想是如果一個樣本在特征空間中的kk一般不超過20)個最相鄰的樣本中的大多數屬於某一個類別 ...

Fri Sep 04 18:45:00 CST 2020 0 666
K近鄰算法-KNN

何謂K近鄰算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,簡稱KNN算法,單從名字來猜想,可以簡單粗暴的認為是:K個最近的鄰居,當K=1時,算法便成了最近鄰算法,即尋找最近的那個鄰居。為何要找鄰居?打個比方來說,假設你來到一個陌生的村庄,現在你要找到與你有着相似特征的人群融入 ...

Sun Jun 26 01:57:00 CST 2016 0 1701
K近鄰K Nearest Neighbor-KNN原理講解及實現

算法原理 K近鄰k-Nearest Neighbor)算法是比較簡單的機器學習算法。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個最近鄰(最相似)的樣本中的大多數都屬於某一個類別,則該樣本也屬於這個類別。第一個字母k可以小寫,表示外部定義的近鄰 ...

Mon Nov 20 01:31:00 CST 2017 0 3027
機器學習|算法模型——K近鄰(KNN)

1、基本概念 K近鄰(K-nearest neighbors,KNN)既可以分類,也可以回歸。   KNN做回歸和分類的區別在於最后預測時的決策方式。 KNN做分類時,一般用多數表決 KNN做回歸時,一般用平均。    基本概念如下:對待測實例,在訓練 ...

Wed Jan 27 01:09:00 CST 2021 0 462
機器學習--K近鄰KNN)算法的原理及優缺點

一、KNN算法原理   K近鄰(k-nearst neighbors,KNN)是一種很基本的機器學習方法。   它的基本思想是: 在訓練集中數據和標簽已知的情況下,輸入測試數據,將測試數據的特征與訓練集中對應的特征進行相互比較,找到訓練集中與之最為相似的前K個數據,則該測試數據對應的類別 ...

Tue Oct 29 06:55:00 CST 2019 0 4359
K-近鄰算法(KNN

K-近鄰算法 K-K個 N-nearest-最近 N-Neighbor 來源:KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一種分類算法 定義 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,則該樣本也屬於這個類別。 距離公式 ...

Wed Nov 13 19:42:00 CST 2019 0 279
scikit-learn K近鄰類庫使用小結

    在K近鄰(KNN)原理小結這篇文章,我們討論了KNN原理和優缺點,這里我們就從實踐出發,對scikit-learn 中KNN相關的類庫使用做一個小結。主要關注於類庫調參時的一個經驗總結。 1. scikit-learn 中KNN相關的類庫概述     在scikit-learn 中 ...

Wed Nov 16 00:29:00 CST 2016 6 26431
 
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