KNN（K Nearest Neighbor） 还是先记几个关键公式 距离：一般用Euclidean distance E(x,y)√∑(xi-yi)2 。名字这么高大上，就是初中学的两点间的距离嘛。 还有其他距离的衡量公式，余弦值（cos），相关度（correlation） 曼哈顿距离（manha ...
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2018-08-22 18:29:40
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这两天翻了一下机器学习实战这本书，算法是不错，只是代码不够友好，作者是个搞算法的，这点从代码上就能看出来。可是有些地方使用numpy搞数组，搞矩阵，总是感觉怪怪的，一个是需要使用三方包numpy，虽然这个包基本可以说必备了，可是对于一些新手，连pip都用不好，装的numpy也是各种问题，所以说能不用 ...
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2018-08-20 00:29:33
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一、基础理解 Hard Margin SVM 和 Soft Margin SVM 都是解决线性分类问题，无论是线性可分的问题，还是线性不可分的问题； 和 kNN 算法一样，使用 SVM 算法前，要对数据做标准化处理； 原因：SVM 算法中设计到计算 Margin 距离，如果数据点在不同的维度上的量纲 ...
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2018-08-12 21:30:47
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测试集+训练集数据地址：https://i.cnblogs.com/Files.aspx knn.rar ...
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2018-08-11 17:46:46
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from numpy import * import operator def createDataSet(): group = array([[3,104],[2,100],[1,81],[101,10],[99,5],[98,2]]) labels = ['爱情片','爱情片','爱情片','动... ...
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2018-08-10 21:18:29
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带GUI界面的，基于python sklearn knn算法的手写数字识别器，可用于识别手写数字，训练数据集为mnist。 ...
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2018-08-10 10:48:45
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k近邻算法（knn）是一种基本的分类与回归的算法，k means是一种基本的聚类方法。 k近邻算法（knn） 基本思路：如果一个样本在特征空间的k个最相似（即特征空间最邻近）的样本大多数属于某一类，则该样本也属于这一类。 影响因素： 1. k值的选择。k的值小，则近似误差小，估计误差大；k的值大，则 ...
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2018-08-10 10:47:02
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在机器学习这个领域，尤其是做多媒体（声音、图像、视频）相关的机器学习方法研究，会涉及很多特征、分类模型（分类任务）的选择。以声音识别为例，常见的特征有MFCC、LPCC、spectrogram-likefeatures等，分类模型就很多了，有传统的分类模型SVM、KNN、RandomForest，还有现在比较火的深度模型DNN、CNN、RNN等。而往往单特征、单模型很难取得理想的性能（perfor
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2018-08-09 15:40:32
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1、c4.5 c4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心是ID3算法，c4.5算法继承了ID3算法的优点，并在一下几个放米娜对ID3算法进行了改进： 1）用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足。 2）在树构造过程中进行剪枝。 3）能够完成对不连续属 ...
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2018-08-07 22:23:00
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一、KNN概述 K-（最）近邻算法KNN（k-Nearest Neighbor）是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。它具有精度高、对异常值不敏感的优点，适合用来处理离散的数值型数据，但是它具有 非常高的计算复杂度和空间复杂度，需要大量的计算（距离计算）。 它的工作原理是：如果已经给定一个带有标签（ ...
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2018-08-06 15:23:38
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