数据挖掘 K 近邻算法 [toc] 1. K 近邻算法概述 1.1 K 近邻算法介绍 1.1.1 KNN算法作用 KNN（K Nearest Neighbor）最邻近分类算法是数据挖掘分类（classification）技术中最简单的算法之一，其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推断出 ...
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2020-04-04 11:31:00
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一.基本 1.模型也被称为学习器，学习器更为准确。学习器是指能从已有的数据中学习到所需知识的数学模型。 2.模型分类：按照学习的数据分类， （1）监督学习（supervised learning）:训练的数据有标记信息。又由标记信息的 【1】分类：标记信息呈现离散状态。KNN、朴素贝叶斯、逻辑回归、 ...
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2020-04-01 21:01:07
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项目概况: 有一个PDF文件，里面的每页都是一张发票，把每页的发票单独存为一个PDF并用该发票的的发票号码进行文件的命名，发票号码需要OCR识别，即识别下图中红色方块的内容。 一:拆分PDF 现有一个PDF文件，里面有很多张发票图片，每张发票占一页 我们先把这整个PDF拆分为单独的PDF 使用PyP ...
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2020-04-01 16:21:37
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KNN（K-Nearest Neighbors）算法，又称K近邻算法，单从字面意思我们就能知道，这个算法肯定是和距离有关的。 KNN算法的核心思想： 在一个特征空间中，如果某个样本身边和他最相邻的K个样本大多都属于一个类别，那么这个样本在很大程度上也属于这个类别，且该样本同样具有这个类别的特性。 其 ...
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2020-03-26 21:18:36
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""" K-近邻算法（KNN）：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） K取值问题：取小容易受异常值影响，取太大预测准确率不好 性能问题：时间复杂度很高，计算量太大，适用小数据场景，于几千~几万样本 """ from skl ...
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2020-03-26 01:13:03
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前言 ? 经过多日有关深度学习的学习，已经对python和有关理论知识有着初步的掌握，但是在编写程序的时候还是存在着思路不清晰，码力不足的情况。根据我浅薄的学习经验，想要在最短的时间内扭转这种情况必须狠狠地吃透几个项目。对于一些程序需要一行代码一行代码地分析，反复看。这种方法虽然笨拙但是速度最快，效 ...
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2020-03-22 11:14:32
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KNN预测QSAR生物浓缩类别 数据来源：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/QSAR+Bioconcentration+classes+dataset import numpy import pandas #导入Excel文件 from sklearn.n ...
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2020-03-21 23:08:36
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本文始发于个人公众号： TechFlow ，原创不易，求个关注 今天是机器学习专题的第12篇文章，我们一起来看下Kmeans聚类算法。 在上一篇文章当中我们讨论了KNN算法，KNN算法非常形象，通过距离公式找到最近的K个邻居，通过邻居的结果来推测当前的结果。今天我们要来看的算法同样非常直观，也是最经 ...
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2020-03-18 09:47:48
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python实现KNN算法的全体流程代码#1-1KNN算法的原理底层代码import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt #导入相应的数据可视化模块raw_data_X=[[3.393533211,2.331273381], [3.110073483 ...
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2020-03-16 21:52:05
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