参看文章： 《机器学习-周志华》 《机器学习实战-Peter Harrington》 《统计学习方法-李航》 算法介绍： k近邻学习是一种常用的监督学习方法，其工作机制如下，给定测试样本，基于某种距离度量（曼哈顿距离、欧氏距离、切比雪夫距离、Lp距离、Minkowski距离）找出训练集中与其最靠近的 ...
分类：
编程语言 时间：
2019-08-17 14:28:29
阅读次数：
119
KNN算法原理 KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法是数据挖掘分类（classification）技术中最简单的算法之一，其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推断出你的类别。 KNN最邻近分类算法的实现原理：为了判断未知样本的类别，以所有已知类别的样本作为参照， ...
分类：
编程语言 时间：
2019-08-16 00:52:58
阅读次数：
94
1、k近邻算法可以说是唯一一个没有训练过程的机器学习算法，它含有训练基础数据集，但是是一种没有模型的算法，为了将其和其他算法进行统一，我们把它的训练数据集当做它的模型本身。2、在scikitlearn中调用KNN算法的操作步骤如下（利用实际例子举例如下）：#1导入相应的数据可视化模块import n ...
分类：
编程语言 时间：
2019-08-03 14:41:23
阅读次数：
102
K临近分类是一种监督式的分类方法，首先根据已标记的数据对模型进行训练，根据模型对新的数据点进行预测，预测新数据的标签（label），也就是该数据所属的分类。 一，KNeighborsClassifier函数 使用KNeighborsClassifier创建K临近分类器： 参数注释： 1，n_neig ...
分类：
其他好文 时间：
2019-07-28 19:37:49
阅读次数：
386
1 定义画图函数，用来可视化数据分布 （注：jupyternotebook来编写的代码） 2 KNN实现 3 运行结果 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-07-27 12:50:43
阅读次数：
112
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 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-07-23 15:28:35
阅读次数：
109
机器学习”小憩“——总结应用场景 常见的机器学习模型：感知机，线性回归，逻辑回归，支持向量机，决策树，随机森林，GBDT，XGBoost，贝叶斯，KNN，K-means等； 常见的机器学习理论：过拟合问题，交叉验证问题，模型选择问题，模型融合问题等； K近邻：算法采用测量不同特征值之间的距离的方法进 ...
分类：
编程语言 时间：
2019-07-20 13:00:47
阅读次数：
162
在K近邻法(KNN)原理小结这篇文章，我们讨论了KNN的原理和优缺点，这里我们就从实践出发，对scikit-learn 中KNN相关的类库使用做一个小结。主要关注于类库调参时的一个经验总结。# 一、scikit-learn 中KNN相关的类库概述 在scikit-learn 中，与近邻法这一大类相关... ...
分类：
其他好文 时间：
2019-07-19 18:34:24
阅读次数：
97
KNN算法原理，本文将用tensorflow使用KNN算法训练MINST数据集。 Codes： from __future__ import print_function, division?import numpy as npimport tensorflow as tf# 导入MNIST数据fr ...
分类：
编程语言 时间：
2019-07-14 09:31:20
阅读次数：
192
