KNN（K Nearest Neighbors,K近邻 ）算法是机器学习所有算法中理论最简单，最好理解的。KNN是一种基于实例的学习，通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离，然后选取K（K>=1）个距离最近的邻居进行分类判断（投票法）或者回归。如果K=1，那么新数据被简单分配给其近邻的类。KNN算...
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2015-12-18 22:37:46
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knn算法：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。3.适用数据范围：数值型和标称型。一般流程：1.收集数据2.准备数据3.分析数据4.训练算法：不适用5.测试算法：计算正确率6.使用算法：需要输入样本和结构化的输出结果，然后运行k-近邻算法判定输入数据...
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2015-12-05 15:48:05
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1、机器学习概论。 2、线性回归与Logistic。案例：电子商务业绩预测 3、岭回归，Lasso，变量选择技术。从一团乱麻中识别有用维度的技巧 4、降维技术。案例：业绩综合指标设计 5、线性分类器，Knn算法，朴素贝叶斯分类器，文本挖掘，案例：智能判断垃圾短信，通过文本挖掘给用户加标签，评论自动分...
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2015-11-26 01:23:58
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一、概述 K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：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。KNN算法中，所选择的邻居都是已经....
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2015-11-04 17:18:28
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数据挖掘-关联分析频繁模式挖掘Apriori、FP-Growth及Eclat算法的JAVA及C++实现：网址：http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/7494983数据挖掘-基于贝叶斯算法及KNN算法的newsgroup18828文本分类器的JAV...
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2015-10-26 13:39:30
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识别： 不是分类问题！！一方面，“类”很多，一“类”的数据特别少。显然用分类类解决出现问题。一个可能并且直观的想法是：KNN。但是，我们知道，KNN算法一般对于数据少的时候可以解决问题，数据量大了就会出现问题了。1）训练 于是，我们尝试从另一个角度突破。训练时，存在一个映射，我们希望输入两幅照片.....
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2015-10-19 20:40:56
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应用kNN算法预测豆瓣电影用户的性别摘要本文认为不同性别的人偏好的电影类型会有所不同，因此进行了此实验。利用较为活跃的274位豆瓣用户最近观看的100部电影，对其类型进行统计，以得到的37种电影类型作为属性特征，以用户性别作为标签构建样本集。使用kNN算法构建豆瓣电影用户性别分类器，使用样本中的90...
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2015-10-07 12:04:53
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1.1、什么是K近邻算法何谓K近邻算法，即K-Nearest Neighbor algorithm，简称KNN算法，单从名字来猜想，可以简单粗暴的认为是：K个最近的邻居，当K=1时，算法便成了最近邻算法，即寻找最近的那个邻居。为何要找邻居？打个比方来说，假设你来到一个陌生的村庄，现在你要找到与你有着...
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2015-09-17 06:28:45
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K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法，这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法，总体来说KNN算法是相对比较容易理解的算法。其中的K表示最接近自己的K个数据样本。KNN算法和K-Means算法不同的是，K-Means算法用来聚类，用来判断哪些东西是一个比较相近的类型，而KNN算法是...
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2015-09-17 06:27:41
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KNN算法实现：提取文本：importnumpyasnp
//提取文本
defloadDataSet(fileName):
numFeat=len(open(fileName).readline().split(‘,‘))
dataMat=[];labelMat=[]
fr=open(fileName)
forlineinfr.readlines():
lineArr=[]
line=line.strip()
curline=line.split(‘,‘)
foriinrange..
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2015-09-14 16:53:03
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