【分類器】- KNN
一、分類算法中的學習概念 因為分類算法都是有監督學習，故分為以下2種學習。 1、 急切學習：在給定的訓練元組之后、接受到測試元組之前就構造好分類模型。 算法有：貝葉斯 ...
原文：使用KNN算法實現水果分類器
還是水果分類原始數據，這次使用KNN算法實現水果分類器。K值選擇 ，看預測結果。 預測結果截選如下： k 時，預測整體准確率 accuracy 是： . 預測值是： 真實值是： 預測值是： 真實值是： 預測值是： 真實值是： k 時，預測整體准確率 accuracy 是： . 預測值是： 真實值是： 預測值是： 真實值是： 預測值是： 真實值是： k 時，預測整體准確率 accuracy 是： . ...
2020-04-03 10:03 0 808 推薦指數：
相關推薦
KNN分類器
KNN學習（K-Nearest Neighbor algorithm，K最鄰近方法 ）是一種統計分類器，對數據的特征變量的篩選尤其有效。 基本原理 KNN的基本思想是：輸入沒有標簽（標注數據的類別），即沒有經過分類的新數據，首先提取新數據的特征並與測試集中的每一個數據特征 ...
python最近鄰分類器KNN算法
1. KNN算法 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。 K最近鄰(k-Nearest Neighbor，KNN)分類算法的核心 ...
使用KNN分類器對MNIST數據集進行分類
MNIST數據集包含了70000張0~9的手寫數字圖像。 一、准備工作：導入MNIST數據集 fatch_openml用來加載數據集，所加載的數據集是一個key-value的字典結構 ...
基於Bayes和KNN的newsgroup 18828文本分類器的Python實現
向@yangliuy大牛學習NLP，這篇博客是數據挖掘-基於貝葉斯算法及KNN算法的newsgroup18828文本分類器的JAVA實現（上）的Python實現。入門為主，沒有太多自己的東西。 1. 數據集 Newsgroup新聞文檔集，含有20000篇左右的Usenet文檔，平均分配在20 ...
基於KNN的newsgroup 18828文本分類器的Python實現
還是同前一篇作為學習入門。 1. KNN算法描述： step1： 文本向量化表示，計算特征詞的TF-IDF值 step2： 新文本到達后，根據特征詞確定文本的向量 step3 : 在訓練文本集中選出與新文本向量最相近的k個文本向量，相似度度量采用“余弦相似度”，根據實驗測試的結果調整k值 ...
朴素貝葉斯分類器(離散型)算法實現(一)
1. 貝葉斯定理: (1) P(A^B) = P(A|B)P(B) = P(B|A)P(A) 由(1)得 P(A|B) = P(B|A)*P(A)/[p(B)] ...
kNN分類算法的Python實現
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 ...