KNN算法理解 https://blog.csdn.net/class_brick/article/details/78748014 https://blog.csdn.net/class_brick/article/details/78748014 https://blog.csdn.net/cl ...
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2018-08-06 13:45:22
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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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K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法 1、定义：如果一个样本在特征空间中的k个最近似（即特征空间中最临近）的样本中大多数属于某一类别，则该样本也属于这个类别。 2、计算公式：； 3、K-近邻算法需要做标准化处理； 4、K-近邻算法API 5、优点： 1）简单、无需参数处理 ...
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2018-07-29 18:56:14
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一、KNN算法的介绍 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法之一，理论上比较成熟。KNN算法首先将待分类样本表达成和训练样本一致的特征向量；然后根据距离计算待测试样本和每个训练样本的距离，选择距离最小的K个样本作为近邻样本；最后根据K个近邻样本判断待分 ...
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2018-07-28 20:34:04
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Python默认是以ASCII作为编码方式的，如果在自己的Python源码中包含了中文（或者其他非英语系的语言），此时即使你把自己编写的Python源文件以UTF-8格式保存了，但实际上，这依然是不行的。解决办法很简单，只要在文件开头加入下面代码就行了 ...
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2018-07-28 12:07:33
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本次课有两部分，KNN的模型分析以及回归分析 KNN模型分析 1.K值选取 选择K的时候要特别注意K的大小，适中才最好 要求太高会导致过拟合，低bias（偏差），太低则无法拟合，高bias。 2.训练与测试 收集的数据集，先分成测试集与训练集，一般训练集略大于测试集。 训练集用来训练模型（fit t ...
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2018-07-22 19:21:15
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1. 算法核心思想： 通过计算每个训练样本到待分类样本的距离，选取和待分类样本的距离最近的 K 个训练样本，K个样本中那个类别的训练样本占据着多数， 则表明待分类的样本就属于哪一个类别。 KNN算法在类别的决策中， 只与极少数的相邻样本相关。因此，对于类别的样本交叉或重叠较多的待分类样本集来说， K ...
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2018-07-19 13:35:17
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No.1. kNN算法中需要传入一个参数k，这个参数k的作用之前提到过，它就是指距离待预测数据最近的前k个数据，这个参数k的具体大小应该如何选择？超参数问题就是描述的这类问题。 No.2. 所谓"超参数"，就是指在算法运行之前需要进行指定的参数；与"超参数"向对应的是"模型参数"，"模型参数"是在算 ...
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2018-07-18 23:33:57
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https://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49999583 1. 线性分类器 在深度学习与计算机视觉系列(2)我们提到了图像识别的问题，同时提出了一种简单的解决方法——KNN。然后我们也看到了KNN在解决这个问题的时候，虽然实现起来非常简单 ...
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2018-07-15 11:03:48
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KNN项目实战——改进约会网站的配对效果 1、项目背景： 海伦女士一直使用在线约会网站寻找适合自己的约会对象。尽管约会网站会推荐不同的人选，但她并不是喜欢每一个人。经过一番总结，她发现自己交往过的人可以进行如下分类： 不喜欢的人 魅力一般的人 极具魅力的人 2、项目数据 海伦收集约会数据已经有了一段 ...
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2018-07-13 21:06:43
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