from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierimport num ...
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编程语言 时间：
2019-05-02 00:24:14
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1、前沿 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法可以说是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单：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。 选择k个最相似数据 ...
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2019-04-09 20:56:35
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假设： 连续性 分支事件 特征的选择；距离的度量； 限定KNN的必要性； MST构建； 主支的构建和简化； 投射所有细胞； root the tree； 相对主线的深度的拓展 简化的ggtree 下游分析 branching driving factor ...
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2019-04-09 16:30:44
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目录 sklearn.neighbors.NearestNeighbors 参数/方法 基础用法 用于监督学习 检测异常操作(一) 检测异常操作(二) 检测rootkit 检测webshell sklearn.neighbors.NearestNeighbors 参数： 方法： 基础用法 用于监督学 ...
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2019-04-08 19:54:06
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主要用到 sklearn.model_selection包下的GridSearchCV类。 总共分为几步： a.创建训练集和测试集 b.创建最优参数字典 c.构建GridSearchCV对象 d.进行数据训练 e.得出最优超参数 a.创建训练集和测试集 b.创建最优参数字典 c.构建GridSear ...
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2019-04-07 15:42:43
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优化KNN。将模型识别出的正样本进行人工识别将其按一定规律添加到训练集中，希望是的KNN对超空间的划分变得准确一些。新样本点在KNN算法中对超空间划分的作用好像在对识别边界进行雕刻，如何雕刻是最有效（速度快、可行）的方法呢?这使我想起了雕刻接骨木的时候两刀（或三刀）切下一块的方法：第一刀平行xoz平 ...
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2019-04-05 18:25:02
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生成式模型 P(X,Y)对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快。 ? 1. 判别式分析 ? 2. 朴素贝叶斯Native Bayes ? 3. 混合高斯型Gaussians ? 4. K近邻KNN ? 5. 隐马尔科夫模型HMM ? 6. 贝叶斯网络 ? ...
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2019-04-05 18:12:33
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一.KNN算法概述 KNN可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一，注意KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像（Kmeans是无监督学习算法），但却是有本质区别的。那么什么是KNN算法呢，接下来我们就来介绍介绍吧。 二.KNN算法介绍 ...
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2019-04-03 19:21:36
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KNN（K-Nearest Neighbor algorithm, K最近邻方法）是一种统计分类器，属于惰性学习。 基本思想：输入没有标签即未经分类的新数据，首先提取新数据的特征并与测试集中的每一个数据特征进行比较；然后从样本中提取k个最邻近（最相似）数据特征的分类标签，统计这k个最邻近数据中出现次 ...
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2019-04-02 21:13:33
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数据预处理-算法加工-预测-校验 knn 决策树 ...
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2019-03-18 11:54:28
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