k NN k NN 是一种基本分类和回归方法。对新实例进行分类时，通过已经训练的数据求出 k 个最近实例，通过多数表决进行分类。故 k 邻近算法具有不显式的学习过程。 三个基本要素：k 值选择，距离度量，分类决策规则。 1. k 近邻算法 原理：给定一个训练集，对于新输入的实例，在训练集中找到与其相 ...
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2020-03-28 10:33:21
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KNN分类算法：一个样本i与距离样本i最近的k个样本归属于同一类，如果k个样本属于不同的分类，则样本i属于k个中大多数样本所属的那一类 ①距离的定义：分为两种 第一种距离 L1：曼哈顿距离 第二种距离 L2：欧氏距离 ②K：k=1时，退化为最邻近算法；应存在一个k使得算法整体最优 ③算法过程： st ...
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2020-01-20 23:09:34
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1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 from sklearn.datasets import make_blobs 4 from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor 5 ...
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2019-11-29 18:15:24
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邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样 ...
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2019-09-25 12:29:33
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k邻近算法（k-nearest neighbors）是一种懒惰算法，不需要进行训练，每次对一个新的未知的数据，对所有已知的数据求欧氏距离，在小于一定距离x之内的样本进行级数，计数最多的就认为未知数据的分类。 KNN的复杂度很高，每次需要遍历所有的数据，并且将每一纬度都进行计算，而且距离x选取的不同会 ...
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2019-07-23 15:28:35
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Machine Learning in Practice: kth-Nearest Neighbor ...
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2019-01-26 18:46:26
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numpy.array 的shape属性理解 在码最邻近算法(K-Nearest Neighbor)的过程中，发现示例使用了numpy的array数组管理，其中关于array数组的shape(状态)属性，下面是对应的理解 numpy.array 的shape属性理解 在码最邻近算法(K-Neares ...
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2018-10-26 00:45:48
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假期前总结： 任务总结： leetcode 完成2道——任务是4道。 机器学习学习到神经网络——任务为完成神经网络题目。 机器学习实战未开始——任务为完成第一张K邻近算法。 算法课程听两次，未循环复习算法——任务为三次算法课程，一周一道课后题，与一周一次循环复习。 假期内完成top250爬虫与影评爬 ...
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2018-09-24 22:17:48
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基于python实现的KNN算法 邻近算法（k-NearestNeighbor) 是机器学习中的一种分类（classification）算法，也是机器学习中最简单的算法之一了。虽然很简单，但在解决特定问题时却能发挥很好的效果。因此，学习kNN算法是机器学习入门的一个很好的途径。 kNN算法的思想非常 ...
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2018-08-27 21:51:52
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六、网格搜索与 K 邻近算法中更多的超参数 七、数据归一化 Feature Scaling 解决方案：将所有的数据映射到同一尺度 八、scikit-learn 中的 Scaler preprocessing.py 九、更多有关 K 近邻算法的思考 优点： 解决分类问题 天然可以解决多分类问题 思想简 ...
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2018-08-25 20:07:22
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