K近邻算法。 KNN算法非常简单，非常有效。 KNN的模型表示是整个训练数据集。 对一个新的数据点进行了预测，通过对K个最类似的实例(邻居)的整个训练集进行搜索，并对这些K实例的输出变量进行汇总。对于回归问题，这可能是平均输出变量，用于分类问题，这可能是模式(或最常见的)类值。 诀窍在于如何确定数据 ...
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2018-05-18 00:34:19
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import numpy as np from math import sqrt from collections import Counter class KNNClassifier(object): """docstring for KNNClassifier""" def __init__(s... ...
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2018-05-08 14:18:55
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K近邻算法（KNN)是指一个样本如果在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。KNN算法适合分类，也适合回归。KNN算法广泛应用在推荐系统、语义搜索、异常检测。 KNN算法分类原理图： 图中 ...
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2018-04-30 23:33:16
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School of Computer Science The University of Adelaide Artificial Intelligence Assignment 2 Semester 1, 2018 due 11:55pm, Thursday 14th May 2018 Introd ...
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2018-04-28 10:51:07
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机器学习kNN算法中 ，有这样一行程序 其中的 [i,:] 表示切片。具体如下： ...
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2018-04-17 22:22:33
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1 KNN 算法 knn，k-NearestNeighbor，即寻找与点最近的k个点。 2 KNN numpy实现 效果： k=1 k=2 3 numpy 广播，聚合操作。 这里求距离函数，求某点和集合中所有点的距离 具体 广播的 形象表示为 ...
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2018-04-11 00:22:26
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1 import matplotlib.pyplot as plt 2 import numpy as np 3 4 from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs 5 # 生成数据 6 centers = [[-2, 2], [2 ...
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2018-04-07 16:05:13
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K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。谁和我隔得近，我就跟谁是一类，有点中国古语说的 ...
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2018-04-07 11:20:22
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1、什么是猫狗大战；数据集来源于Kaggle（一个为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台），原数据集有12500只猫和12500只狗，分为训练、测试两个部分。2、什么是Knn算法：K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）基本思想：如果一个样本在特征... ...
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2018-03-18 20:16:14
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背景与目标 Youzan 是一家SAAS公司，服务于数百万商家，帮助互联网时代的生意人私有化顾客资产、拓展互联网客群、提高经营效率。现在，该公司希望能够从商家的交易数据中，挖掘出有强烈续费倾向的商家，并提供更优质更有针对性的服务。 目标： 从商家交易数据中识别有强烈续费倾向的商家。 思路与建模 kN ...
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2018-03-11 14:46:14
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