為什么電腦排版效果和手機排版效果不一樣~ 目前只學習了python的基礎語法，有些東西理解的不透徹，希望能一邊看《機器學習實戰》，一邊加深對python的理解，所以寫的內容很淺顯，也許還會有一部分錯誤，希望得到大家的指正。在看到書上第一個KNN算法，實現簡單的電影分類的時候，就遇到了很多問題 ...

在分類、回歸問題中非常流行。支持向量機也稱為最大間隔分類器，通過分離超平面把原始樣本集划分成兩部分。 ...

機器學習--分類問題 分類問題是監督學習的一個核心問題，它從數據中學習一個分類決策函數或分類模 型(分類器（classifier）)，對新的輸入進行輸出預測，輸出變量取有限個離散值。 決策樹 決策樹 ...

一、k-近鄰算法(k-Nearest Neighbor，KNN) 簡單地說，K-近鄰算法采用測量不同特征值之間的距離方法進行分類。 優點：精度高(計算距離)、對異常值不敏感（單純根據距離進行分類，會忽略特殊情況）、無數據輸入假定（不會對數據預先進行判定）。 缺點 ...

1 KNN算法 1.1 KNN算法簡介 　　KNN（K-Nearest Neighbor）工作原理：存在一個樣本數據集合，也稱為訓練樣本集，並且樣本集中每個數據都存在標簽，即我們知道樣本集中每一數據與所屬分類對應的關系。輸入沒有標簽的數據后，將新數據中的每個特征與樣本集中數據對應的特征進行比較 ...

一、算法介紹 　　KNN算法中文名稱叫做K近鄰算法，是眾多機器學習算法里面最基礎入門的算法。它是一個有監督的機器學習算法，既可以用來做分類任務也可以用來做回歸任務。KNN算法的核心思想是未標記的樣本的類別，由距離他最近的K個鄰居投票來決定。下面我們來看個例子加深理解一下： 　　如上圖所描述 ...

機器學習基礎（二） 目錄 機器學習基礎（二） 3 分類算法 3.1 常用分類算法的優缺點？ 3.2 分類算法的評估方法 3.3 正確率能很好的評估分類算法嗎 3.4 什么樣的分類器是最好 ...

在機器學習的分類問題中，我們都假設所有類別的分類代價是一樣的。但是事實上，不同分類的代價是不一樣的，比如我們通過一個用於檢測患病的系統來檢測馬匹是否能繼續存活，如果我們把能存活的馬匹檢測成患病，那么這匹馬可能就會被執行安樂死；如果我們把不能存活的馬匹檢測成健康，那么就會繼續喂養這匹馬。一個代價是錯 ...