kNN功能：解决输入是数值型或者标称型的分类问题 kNN大致原理：输入数据集相当于在一定维度的空间中标点，测试集（或者说要预测标签的），相当于是计算与这些已有点的距离（一般是欧式距离），选择前k个距离最近的，看这k个已标点的标签是什么（也就是属于哪一类），返回k个中占比最大的标签作为预测结果。ps: ...
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2018-11-19 17:36:54
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原文链接：https://riboseyim.github.io/2018/02/10/Machine Learning Algorithms/ 摘要 机器学习算法分类：监督学习、半监督学习、无监督学习、强化学习 基本的机器学习算法：线性回归、支持向量机(SVM)、最近邻居(KNN)、逻辑回归、决策 ...
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2018-11-15 12:02:21
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一、 k-近邻法 选择未知样本一定范围内确定个数的K个样本，该K个样本大多数属于某一类型，则未知样本判定为该类型。 粗暴性RNN实现： 适用情况： 1） 样本容量比较大，切各个分类数量差异不大； 2） 类域重叠交叉较多； 缺点： 1）需要存储全部的训练样本，耗内存 2) 计算量较大 3）样本数量少或 ...
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2018-11-12 20:54:48
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KNN：k近邻算法-在训练样本中找到与待测样本距离相近的N个样本，并用这N个样本中所属概率最大的类别作为待测样本的类别。 算法步骤： 1、对训练中的样本数据的不同属性进行归一化处理。 2、计算待测样本到训练样本集中的距离。（欧拉距离或曼哈顿距离）； 3、找到N个距离最小的样本属于不同类别的概率。 4 ...
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2018-11-12 15:50:43
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import csvimport randomimport mathimport operatorimport numpy as npdef loadDataset(filename,split,trainingSet=[],testSet=[]): #加载数据集，并随机分为训练集和测试集 with ...
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2018-11-04 17:01:23
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from numpy import * import operator def createDataSet() : group = array([[1.0, 1.1], [1.0, 1.0], [0, 0], [0, 1.1]]) labels = ['A', 'A', 'B', 'B'] retu... ...
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2018-11-03 15:50:06
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KNN简介 KNN(k-NearestNeighbor)算法的思想总结一下：就是在数据和标签已知的情况下，输入测试数据，将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较，找到训练集中与之最为相似的前K个数据，则该测试数据对应的类别就是K个数据中出现次数最多的那个分类，其算法的描述为： 1.计算测试数 ...
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2018-10-28 23:01:49
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plsql key QVJTSV-KNNSSK-G4UUL4-354LGX-FRZ8X3 112243.957 xs374ca PLSQL Developer 12.0.7 注册码 product code： 4vkjwhfeh3ufnqnmpr9brvcuyujrx3n3le serial Num... ...
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2018-10-16 16:05:35
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概念 监督学习（Supervised Learning） 从给定标注的训练数据集中学习出一个函数，根据这个函数为新函数进行标注 无监督学习（Unsupervised Learning） 从给定无标注的训练数据中学习出一个函数，根据这个函数为所有数据标注 分类（Classification） 监督学习 ...
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2018-10-05 01:02:52
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