一、KNN分类算法 K最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)算法，是著名的模式识别统计学方法，在机器学习分类算法中占有相当大的地位。它是一个理论上比较成熟的方法。既是最简单的机器学习算法之一，也是基于实例的学习方法中最基本的，又是最好的文本分类算法之一。 通常，在分类任务中可使用“投 ...
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2019-06-10 10:41:21
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K-近邻(KNN)算法是解决分类问题的算法。既可以解决二分类，也可以解决多分类问题。 其实它也可以解决回归问题。 K-近邻原理: 某个样本的类别，由与之最相近的K个邻居投票所决定。 例子: 现在有一个样本集，其中所有数据都已经标记好类别，假设有一个未知类别的样本x需要进行分类。 在离这个样本距离最近 ...
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2019-06-01 23:22:50
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Table of Contents 1. "前言" 2. "算法介绍" 3. "距离计算" 4. "算法实现" 5. "数据转换" 6. "K 值选取" 7. "结语" 前言 K 近邻算法(k nearest neighbors algorithm)，又称为 KNN 算法，是这学期机器学习课教的第一 ...
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2019-05-18 17:14:39
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1、前沿 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法可以说是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单：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。 选择k个最相似数据 ...
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2019-04-09 20:56:35
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主要用到 sklearn.model_selection包下的GridSearchCV类。 总共分为几步： a.创建训练集和测试集 b.创建最优参数字典 c.构建GridSearchCV对象 d.进行数据训练 e.得出最优超参数 a.创建训练集和测试集 b.创建最优参数字典 c.构建GridSear ...
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2019-04-07 15:42:43
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优化KNN。将模型识别出的正样本进行人工识别将其按一定规律添加到训练集中，希望是的KNN对超空间的划分变得准确一些。新样本点在KNN算法中对超空间划分的作用好像在对识别边界进行雕刻，如何雕刻是最有效（速度快、可行）的方法呢?这使我想起了雕刻接骨木的时候两刀（或三刀）切下一块的方法：第一刀平行xoz平 ...
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2019-04-05 18:25:02
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一.KNN算法概述 KNN可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一，注意KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像（Kmeans是无监督学习算法），但却是有本质区别的。那么什么是KNN算法呢，接下来我们就来介绍介绍吧。 二.KNN算法介绍 ...
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2019-04-03 19:21:36
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分类算法：对目标值进行分类的算法 1、sklearn转换器和预估器 2、KNN算法 3、模型选择与调优 4、朴素贝叶斯算法 5、决策树 6、随机森林 sklearn转换器(transfer)与估计器(estimeter) 1、转换器 - 特征工程的父类 转换器 - 特征工程的父类 1、API的实现过... ...
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2019-03-10 12:23:56
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"1. K近邻算法（KNN）" "2. KNN和KdTree算法实现" 1. 前言 KNN一直是一个机器学习入门需要接触的第一个算法，它有着简单，易懂，可操作性强的一些特点。今天我久带领大家先看看sklearn中KNN的使用，在带领大家实现出自己的KNN算法。 2. KNN在sklearn中的使用 ...
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2019-01-20 14:03:03
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Contents KNN算法简介 算法实现 总结 KNN算法简介 k近邻算法（k-nearest neighbor）是一种基本的分类、回归算法。 算法的基本思想是“物以类聚”。也就是说，物体周边事物的类别可以在某种程度上反应该物体的类别。例如，可以通过了解你身边最亲密的几个朋友来了解你的性格；又或者 ...
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2019-01-15 22:32:25
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