工作原理： 分类算法。 输入未标记的新样本时，用算法提取训练样本集中和待分类的样本最近邻的K个分类标签（比如样本只有两个特征，在二维坐标系中用点来表示一个样本，选择和新样本点距离最近的K个点）。选取这k个分类标签中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。 ...
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2018-05-18 17:12:50
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K近邻算法。 KNN算法非常简单，非常有效。 KNN的模型表示是整个训练数据集。 对一个新的数据点进行了预测，通过对K个最类似的实例(邻居)的整个训练集进行搜索，并对这些K实例的输出变量进行汇总。对于回归问题，这可能是平均输出变量，用于分类问题，这可能是模式(或最常见的)类值。 诀窍在于如何确定数据 ...
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2018-05-18 00:34:19
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k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法（上面写的公式）进行分类。 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。 原理：１.存在一个训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。 ２.输入没有标签的新数据后，将新 ...
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2018-05-14 23:05:15
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代码 https://github.com/s055523/MNISTTensorFlowSharp 数据的获得 数据可以由http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载。之后，储存在trainDir中，下次就不需要下载了。 /// <summary> /// 如果文件不存在 ...
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2018-05-12 12:43:44
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knn 最邻近分类 Class = knnclassify(test_data,train_data,train_label, k, distance, rule) k：选择最邻近的数量 distance:距离度量 'euclidean' 欧几里得距离，默认的 'cityblock' 绝对差的和 ' ...
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2018-05-12 11:20:49
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# coding: utf-8 # In[19]: import random import numpy as np from cs231n.data_utils import load_CIFAR10 import matplotlib.pyplot as plt from __future__ ... ...
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2018-05-12 02:55:17
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sklearn是机器学习中一个常用的python第三方模块，网址：http://scikit-learn.org/stable/index.html ，里面对一些常用的机器学习方法进行了封装，在进行机器学习任务时，并不需要每个人都实现所有的算法，只需要简单的调用sklearn里的模块就可以实现大多数 ...
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2018-05-09 19:42:27
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为大家提供一个H5页面手机横屏解决方案，这个是我朋友给我的，特别好用：https://pan.baidu.com/s/1eVZf6frKNnZylkft-OaFPA 当手机横屏的时候会出现： 因为不管使用监听旋转角度还是监听长宽比进行页面旋转，都会受到兼容性和可操作性的一些限制。这个方案也是用页面的 ...
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2018-05-08 22:31:05
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import numpy as np from math import sqrt from collections import Counter class KNNClassifier(object): """docstring for KNNClassifier""" def __init__(s... ...
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2018-05-08 14:18:55
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K近邻算法（KNN)是指一个样本如果在特征空间中的K个最相邻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，并具有这个类别上样本的特性。即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。KNN算法适合分类，也适合回归。KNN算法广泛应用在推荐系统、语义搜索、异常检测。 KNN算法分类原理图： 图中 ...
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编程语言 时间：
2018-04-30 23:33:16
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