基於Python的機器學習實戰：KNN
1.KNN原理： 存在一個樣本數據集合，也稱作訓練樣本集，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個數據與所屬分類的對應關系。輸入沒有標簽的新數據后，將新數據的每個特征與樣本集中數據對應的特征進行比較，然后算法提取樣本集中最相似數據（最近鄰）的分類標簽。一般來說，只選擇樣本 ...
原文：機器學習入門實戰——基於knn的airbnb房租預測
數據讀取 運行結果： K:候選對象個數，近鄰數 如找 個和自己最近的樣本 先使用可容納旅客的數量 accommodates 做一個簡單計算，統計與可容納 個旅客相減的情況 當前要估計價格的可容納旅客數為 個 輸出： 輸出結果： 輸出： . 拿 的數據作為訓練集， 的數據作為測試集來進行模型的評估，訓練集和測試集不可重復。 基於單變量預測價格 對測試集的每一條記錄使用accomodates屬性預測其 ...
2021-02-17 22:02 0 350 推薦指數：
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