数据回归分类预测的基本算法及python实现 关于数据的回归和分类以及分析预测。讨论分析几种比较基础的算法，也可以算作是比较简单的机器学习算法。 一． KNN算法 邻近算法，可以用来做回归分析也可以用来做分类分析。主要思想是采取K个最为邻近的自变量来求取其应变量的平均值，从而做一个回归或者是分类。一 ...
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2018-07-29 20:28:06
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当看过一些简单的机器学习算法或者模型后，对于具体问题该如何评估不同模型对具体问题的效果选择最优模型呢。 1. 经验误差、泛化误差 假如m个样本中有a个样本分类错误 错误率：E = a / m; 精度： 1 - E 训练误差： 又叫经验误差，是指算法/模型在训练样本上的误差 泛化误差：算法/模型在新样 ...
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2018-07-14 11:46:54
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k-近邻算法 概述：k-近邻算法採用測量不同特征值之间的距离方法进行分类 长处：精度高、对于异常值不敏感。无数据输入假定 缺点：计算复杂度高，空间复杂度高,而且它没有办法各处基础数据的一些内部信息数据。 算法描写叙述：存在一个准确的数据集合样本。称作训练样本集，样本集合中每一个item都附带自己所属 ...
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2018-01-15 20:20:18
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K-近邻算法（K-NN） 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的 ...
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2018-01-06 18:03:18
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参考机器学习实战第二章K邻近算法的数据分析一小节，稍微修改了一下条件，准备拿去给蓝盆友做提醒。 可以看出，玩游戏少，看视频率低，并且爱干净的男生更受欢迎哈。 ...
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2017-12-16 17:09:13
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一、概述 最近邻规则分类（K-Nearest Neighbor）KNN算法 由Cover 和Hart在1968年提出了最初的邻近算法， 这是一个分类（classification）算法 输入基于实例的学习（instance-based learning）， 懒惰学习（lazy learning） 二 ...
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2017-10-26 15:36:30
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用K-邻近算法进行分类 例如：电影分类里动作片和爱情片的分类。动作片里可能有爱情镜头，爱情片里可能有动作镜头，但是爱情片中的亲吻镜头更多，动作片中 的打斗场景也更频繁，基于此类场景在某部电影中出现的次数可以用来进行电影分类。 1、 基于电影中出现的亲吻、打斗出现的次数，使用K-近邻算法构造程序，自动 ...
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2017-09-05 00:04:57
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上篇文章中提到为每个点的距离增加一个权重，使得距离近的点可以得到更大的权重，本文介绍了如何使用反函数和高斯函数进行加权，以及加权后的计算过程 ...
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2017-08-18 23:50:56
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转载 KNN--K最邻近算法思想 KNN算法的决策过程 k-Nearest Neighbor algorithm 上图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色 ...
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2017-08-06 15:03:42
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邻近算法 或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 关于K最近邻算法，非常好的一篇文章：KNN算法理解 行业应用： 客户流失预测、欺诈侦测等（更适 ...
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2017-08-05 11:45:53
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