我们之所以要了解算法，不仅仅有利于和算法同学的沟通，更能深入的理解人工智能为产品赋能的过程，只有将这个过程了解透彻，才能清晰明确的把握产品的方向，挖掘产品的亮点。 那么，今天我们就从一个最为简单、易懂的“k-近邻（KNN）算法”聊起，KNN属于监督学习算法，即可以用于分类，也可以用于回归，后续还会逐 ...
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2018-12-28 22:16:36
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操作步骤如下：<ignore_js_op> <ignore_js_op> <ignore_js_op> <ignore_js_op> <ignore_js_op> <ignore_js_op> Mydm下载器：链接：https://pan.baidu.com/s/1-NXnzjDmabP1ajT93 ...
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2018-12-23 13:56:30
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老板：来了，老弟！ 我：来了来了。 老板：今天你要去看看KNN了，然后我给你安排一个工作！ 我：好嘞！就是第二章吗？ 老板：对！去吧！ 可恶的老板又给我安排任务了！ 《机器学习实战》这本书中的第二章为我们介绍了 K 近邻算法 ，这是本书中第一个机器学习算法，它非常有效而且易于掌握，所以可以算是入门级 ...
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2018-12-22 20:44:48
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决策树的优点： 一、 决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 二、 对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。 三、 能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。 四、 决策 ...
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2018-12-20 10:30:53
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2018-12-18 10:53:24
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一、绪论 K近邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用。比如，我们判断一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了。这里就运用了KNN的思想。KNN方法既可以做分类，也可以做回归，这点和决策树算法相同 ...
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2018-12-15 00:23:30
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一、k-近邻算法（knn）： 1、优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 2、缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。 二、 ...
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2018-12-12 23:46:29
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这篇随笔主要用来记录我平时看过的一些质量较好的文章，分类整理出来。 机器学习： K-近邻算法（KNN）：https://www.cnblogs.com/ybjourney/p/4702562.html ...
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2018-12-12 00:13:27
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转：http://www.cnblogs.com/swordfall/p/9517988.html 常见分类模型与算法 1. KNN分类算法原理及应用 1.1 KNN概述 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。 KNN算法的指导思想是“近朱者赤，近墨 ...
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2018-12-08 19:41:03
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K近邻（KNN）算法简介 KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的思路是：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，其中K通常是不大于20的整数。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依 ...
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2018-11-24 14:15:22
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