前言 本系列教程基本就是摘抄《Python機器學習基礎教程》中的例子內容。 為了便於跟蹤和學習，本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本： Github倉庫：https://github.com/Holy-Shine ...

機器學習是時下非常流行的話題，而Tensorflow是機器學習中最有名的工具包。TensorflowSharp是Tensorflow的C#語言表述。本文會對TensorflowSharp的使用進行一個簡單的介紹。 本文會先介紹Tensorflow的一些基本概念，然后實現一些基本操作例如數字相加 ...

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 ...

一、評測標准 模型的測評標准：分類的准確度（accuracy）； 預測准確度 = 預測成功的樣本個數/預測數據集樣本總數； 二、超參數 超參數：運行機器學習算法前需要指定的參數； kNN算法中的超參數：k、weights、P； 一般超參數之間也相互影響 ...

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、前言 KNN 的英文叫 K-Nearest Neighbor，應該算是數據挖掘算法中最簡單的一種。 先用一個例子體會下。 /*請尊重作者勞動成果，轉載請標明原文鏈接：*/ /* https://www.cnblogs.com/jpcflyer/p ...

KNN原理與代碼實現 本文系作者原創，轉載請注明出處:https://www.cnblogs.com ...