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 ...
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2019-10-04 16:54 0 560 推薦指數:
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 ...
注:本系列所有博客將持續更新並發布在github和gitee上,您可以通過github、gitee下載本系列所有文章筆記文件。 1 引言 上一篇博客中介紹了ID3和C4.5兩種決策樹算法,這兩種決策樹都只能用於分類問題,而本文要說的CART(classification ...
注:本系列所有博客將持續更新並發布在github上,您可以通過github下載本系列所有文章筆記文件 1 引言 說到朴素貝葉斯算法,很自然地就會想到貝葉斯概率公式,這是我們在高中的時候就學過的內容,沒錯,這也正是朴素貝葉斯算法的核心,今天我們也從貝葉斯概率公式開始,全面擼一擼朴素貝葉斯算法 ...
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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 ...
1.、導引 如何進行電影分類 眾所周知,電影可以按照題材分類,然而題材本身是如何定義的?由誰來判定某部電影屬於哪 個題材?也就是說同一題材的電影具有哪些公共特征?這些都是在進行電影分類時必須要考慮 ...