KNN（K-Nearest Neighbor） K 近邻算法，K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算法用于监督学习分类模型，预测结果是离散的机器学习算法。 KNN算法原理： 1、计算每个测试数据与每个训练数据的距离（相识度）； 2、按照距离升序，对训 ...
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2019-11-16 00:21:48
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K-近邻算法 K-K个 N-nearest-最近 N-Neighbor 来源：KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法 定义 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。 距离公式 两个样本的距离可以通过如下公式计 ...
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2019-11-13 13:06:34
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本篇文章是机器学习小组第一周kNN学习的总结，主要参考资料为： 机器学习的敲门砖：kNN算法（上） https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUyMjI4MzE0MQ==&mid=2247484679&idx=1&sn=aec5259ee503b9b127b79e2a96 ...
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2019-11-09 21:29:55
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1. 基于实例的学习算法 0x1：数据挖掘的一些相关知识脉络 本文是一篇介绍K近邻数据挖掘算法的文章，而所谓数据挖掘，就是讨论如何在数据中寻找模式的一门学科。 其实人类的科学技术发展的历史，就一直伴随着数据挖掘，人们一直在试图中数据中寻找模式， 猎人在动物迁徙的行为中寻找模式 农夫在庄稼的生长中寻找 ...
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2019-11-09 17:36:03
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K近邻 (K-nearest neighbor, KNN) 算法直接作用于带标记的样本，属于有监督的算法。 ...
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2019-11-07 19:04:30
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分类算法-k近邻算法(KNN): 定义： 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 来源： KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法 计算距离公式： 两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧氏距离，比如说 ...
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2019-11-03 16:39:16
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一、KNN算法原理 K近邻法(k-nearst neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法。 它的基本思想是： 在训练集中数据和标签已知的情况下，输入测试数据，将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较，找到训练集中与之最为相似的前K个数据，则该测试数据对应的类别就是K个数据中出现 ...
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2019-10-29 00:14:38
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利用这个算法，学习一些机器学习中的基本概念。常用的是有监督学习和无监督学习。 ...
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2019-10-28 12:15:24
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接前面 https://www.cnblogs.com/Liuyt-61/p/11738399.html 回过头来看这张图，什么是机器学习？就是将训练数据集喂给机器，在上面kNN算法中就是将特征集X_train和Y_train传给机器学习算法，然后拟合(fit)出一个模型，然后输入样例到该模型进行预 ...
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2019-10-27 20:32:47
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(28, 28) (5000, 28, 28) (5000, 784) 总结：feature特征数据中存放是5000个一维的图片数据 对样本数据进行拆分 实例化模型对象，然后对其进行训练 0.98 真实的分类结果： [1 2 2 3 9 1 7 9 8 5 5 4 9 0 7 0 3 5 0 7 2 ...
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2019-10-20 20:02:31
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