利用这个算法，学习一些机器学习中的基本概念。常用的是有监督学习和无监督学习。 ...
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2019-10-28 12:15:24
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接前面 https://www.cnblogs.com/Liuyt-61/p/11738399.html 回过头来看这张图，什么是机器学习？就是将训练数据集喂给机器，在上面kNN算法中就是将特征集X_train和Y_train传给机器学习算法，然后拟合(fit)出一个模型，然后输入样例到该模型进行预 ...
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2019-10-27 20:32:47
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k-Nearest Neighbors简介 对于该图来说，x轴对应的是肿瘤的大小，y轴对应的是时间，蓝色样本表示恶性肿瘤，红色样本表示良性肿瘤，我们先假设k=3，这个k先不考虑怎么得到，先假设这个k是通过程序员经验得到。 假设此时来了一个新的样本绿色，我们需要预测该样本的数据是良性还是恶性肿瘤。我们 ...
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2019-10-25 16:19:01
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采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 KNN 工作原理 1.假设有一个带有标签的样本数据集（训练样本集），其中包含每条数据与所属分类的对应关系。 2.输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较。 计算新数据与样本数据集中每条数据的距离。 对求得的所有距离进行排序 ...
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2019-10-23 22:20:41
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(28, 28) (5000, 28, 28) (5000, 784) 总结：feature特征数据中存放是5000个一维的图片数据 对样本数据进行拆分 实例化模型对象，然后对其进行训练 0.98 真实的分类结果： [1 2 2 3 9 1 7 9 8 5 5 4 9 0 7 0 3 5 0 7 2 ...
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2019-10-20 20:02:31
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手动实现KNN算法 计算距离 取k个邻近排序 距离(欧氏) 预习 实现欧式距离 KNN 计算输入样本点,到每个样本的距离 距离值向量 将距离值向量降序取前k个值 投票 预习 Counter类(计数器) Counter (计数器): 用于追踪值出现的次数 Counter 类继承dict类, 能顺颂di ...
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2019-10-20 16:22:26
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认识 什么是KNN KNN 即 K nearest neighbors, 是一个hello world级别, 但被广泛使用的 机器学习算法 , 中文叫 K近邻算法 , 是一种基本的分类和回归方法. KNN既可用来分类, 也可用于回归, 不过我还是觉得分类好一些哦 KNN的核心思想是, 如果一个样本, ...
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2019-10-19 09:55:31
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机器学习 SVM 手写识别问题 这里我们解决的还是之前用KNN曾经解决过的手写识别问题（https://www.cnblogs.com/jiading/p/11622019.html），但相比于KNN，SVM好的地方在于一旦我们的模型训练完成，我们就可以得到一个确定的决策超平面，当然这个超平面的w是 ...
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2019-10-18 15:42:28
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[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/# k近邻算法k近邻算法(k-nearest neighbors,KNN)是一种基本的分类和回归方法，本文只探讨分类... ...
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2019-10-16 17:56:12
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[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/# 主成分分析(PCA)# 一、维数灾难和降维在KNN算法中曾讲到，对于高维数据，会出现数据样本稀疏、距离计算困难等... ...
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2019-10-16 17:45:11
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