import numpy as npimport operatorfrom os import listdirdef CerateDataSet(): group = np.array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]) labels = ['A','A','B ...
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2020-02-04 15:40:01
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KNN算法介绍 KNN算法(K NearestNeighor Algorithm) 是一种最简单的分类算法。 算法核心： 假设在一个二维坐标平面中已经有了$n$个点，每个点的颜色已知，现在给定查询点$p$的坐标$(x,y)$，判断$p$的颜色。 对于已知的$n$个点，计算每个点和点$p$的欧几里得距 ...
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2020-02-03 12:07:15
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2019 10 16 14:46:06 仅供学习使用 aijiaoai 人工智能主要应用 1. 图像识别 识别图片中的内容、对象。 KNN 卷积神经网络 2. 情感分析 分析文本中包含的 文本，是正面的、负面的、中性的。 文本的表示：词向量、TFIDF 文本预处理、清洗 分类算法，逻辑回归、决策树、 ...
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2020-02-02 21:39:26
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# 介绍 k近邻算法（KNN）属于监督学习的分类算法，通过测量不同特征值之间的距离进行分类，算法过程如下 * 计算数据点与已知数据集中每个点的距离 * 对距离从小到大进行排序 * 选取前k个距离值 * 确定前k个距离值所在类别的出现的概率 * 将前k个点出现频率最高的类别作为当前数据的预测分类 主要... ...
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2020-02-01 00:48:24
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在上一篇中，我们发现knn和线性回归一样，表现的不是特别好，来看看时间序列的表现 时间序列预测法其实是一种回归预测方法，属于定量预测，其基本原理是;一方面承认事物发展的延续性，运用过去时间序列的数据进行统计分析，推测出事物的发展趋势；另一方面充分考虑到偶然因素影响而产生的随机性，为了消除随机波动的影 ...
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2020-01-24 15:59:40
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在上一篇中，我们学习了线性回归，这一次来看看k近邻的表现 K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属 ...
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2020-01-24 15:48:29
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1. how to construct a KNN graph? 常见的方法一般有三类: i. space-partitioning trees; ii. locality sensitive hashing; iii. neighbour exploring techniques. Referen ...
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2020-01-22 19:59:12
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引言 这段时间来，看了西瓜书、蓝皮书，各种机器学习算法都有所了解，但在实践方面却缺乏相应的锻炼。于是我决定通过Kaggle这个平台来提升一下自己的应用能力，培养自己的数据分析能力。 我个人的计划是先从简单的数据集入手如手写数字识别、泰坦尼克号、房价预测，这些目前已经有丰富且成熟的方案可以参考，之后关 ...
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2020-01-21 16:00:38
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KNN分类算法：一个样本i与距离样本i最近的k个样本归属于同一类，如果k个样本属于不同的分类，则样本i属于k个中大多数样本所属的那一类 ①距离的定义：分为两种 第一种距离 L1：曼哈顿距离 第二种距离 L2：欧氏距离 ②K：k=1时，退化为最邻近算法；应存在一个k使得算法整体最优 ③算法过程： st ...
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2020-01-20 23:09:34
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任务流程： 1.读取图片文件 2.用knn识别图片文件并用k折交叉验证调参 3.用PCA对文件降维，用knn识别文件 4.抽取图片特征然后交给knn训练 一、文件的读取、可视化、以及采样 数据的初始化及其读取： from load_data import load_CIFAR10 import nu ...
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2020-01-19 00:03:13
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