"1. K近邻算法（KNN）" "2. KNN和KdTree算法实现" 1. 前言 KNN一直是一个机器学习入门需要接触的第一个算法，它有着简单，易懂，可操作性强的一些特点。今天我久带领大家先看看sklearn中KNN的使用，在带领大家实现出自己的KNN算法。 2. KNN在sklearn中的使用 ...
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2019-01-20 14:03:03
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1.git git版本控制，设计思想 常规指令 2.linux Linux 不常用指令的学习，三剑客指令的学习 3.机器学习 感知机，朴素贝叶斯，knn，svm，adaboost 4.深度学习 RNN , LSTM ,GAN 正向传播 5.detection RCNN Fast-RCNN Faste ...
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2019-01-18 15:03:25
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因为自己想学着去写机器学习的源码，所以我最近在学习《机器学习实战》这本书。 《机器学习实战》是利用Python2完成的机器学习算法的源代码，并利用机器学习方法来对实际问题进行分析与处理。 （《机器学习实战》豆瓣读书网址：https://book.douban.com/subject/24703171 ...
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2019-01-18 01:00:42
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目的：为了让训练效果更好 bagging：是一种并行的算法，训练多个分类器，取最终结果的平均值 f(x) = 1/M∑fm(x) boosting: 是一种串行的算法，根据前一次的结果，进行加权来提高训练效果 stacking; 是一种堆叠算法，第一步使用多个算法求出结果，再将结果作为特征输入到下一 ...
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2019-01-17 14:03:48
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Contents KNN算法简介 算法实现 总结 KNN算法简介 k近邻算法（k-nearest neighbor）是一种基本的分类、回归算法。 算法的基本思想是“物以类聚”。也就是说，物体周边事物的类别可以在某种程度上反应该物体的类别。例如，可以通过了解你身边最亲密的几个朋友来了解你的性格；又或者 ...
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2019-01-15 22:32:25
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1、算法介绍k近邻算法是学习机器学习的入门算法，可实现分类与回归，属于监督学习的一种。算法的工作原理是：输入一个训练数据集，训练数据集包括特征空间的点和点的类别，可以是二分类或是多分类。预测时，输入没有类别的点，找到k个与该点距离最接近的点，使用多数表决的方法，得出最后的预测分类。2、算法优缺点优点：没有高深的数学思想，容易理解，精度高，对异常值不敏感，无数据输入假定；缺点：计算复杂度高，空间复杂
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2019-01-11 14:13:52
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1.k-近邻算法实现 2.测试 3.实验结果 CABD 实验环境：Ubuntu18.04+Pycharm+python3.6+numpy ...
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2019-01-09 21:37:21
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表述类目的变量通常，通常没有次序概念，且取值范围有限。例如性别行业信用卡类型。有些模型可以直接读类别变量（例如决策树）。有些模型不能识别类别变量（例如回归模型，神经网络，有距离的度量模型（svn，knn））。 当类别变量无法放入模型的时候，需要做编码处理即以数值的形式替代原有的值： onehot编码 ...
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2019-01-07 21:22:55
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K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)算法是一种监督式的分类方法，但是，它并不存在单独的训练过程，在分类方法中属于惰性学习法，也就是说，当给定一个训练数据集时，惰性学习法简单地存储或稍加处理，并一直等待，直到给定一个检验数据集时，才开始构造模型，以便根据已存储的训练数据集的相似性对检 ...
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2019-01-02 10:39:54
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基础知识 数值类型序列（list,tuple,str），通用技巧和核心基本技巧dist，常用操作，访问及遍历条件循环语句和条件语句自定义函数局部变量和全局变量匿名函数lambda模块创建及import指令运用,pip管理工具 文件对象申明及其操作系统模块下路径操作文件读写pickle模块运用及存储结 ...
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2019-01-02 01:23:03
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