我们之所以要了解算法，不仅仅有利于和算法同学的沟通，更能深入的理解人工智能为产品赋能的过程，只有将这个过程了解透彻，才能清晰明确的把握产品的方向，挖掘产品的亮点。 那么，今天我们就从一个最为简单、易懂的“k-近邻（KNN）算法”聊起，KNN属于监督学习算法，即可以用于分类，也可以用于回归，后续还会逐 ...
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2018-12-28 22:16:36
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2018-12-18 10:53:24
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转：http://www.cnblogs.com/swordfall/p/9517988.html 常见分类模型与算法 1. KNN分类算法原理及应用 1.1 KNN概述 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。 KNN算法的指导思想是“近朱者赤，近墨 ...
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2018-12-08 19:41:03
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K近邻（KNN）算法简介 KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的思路是：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，其中K通常是不大于20的整数。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依 ...
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2018-11-24 14:15:22
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import csvimport randomimport mathimport operatorimport numpy as npdef loadDataset(filename,split,trainingSet=[],testSet=[]): #加载数据集，并随机分为训练集和测试集 with ...
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2018-11-04 17:01:23
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机器学习实战之决策树 一,引言： 上一章我们讲的kNN算法，虽然可以完成很多分类任务，但它最大的缺点是无法给出数据的内在含义，而决策树的主要优势就在于数据形式非常容易理解。决策树算法能够读取数据集合，决策树的一个重要任务是为了数据所蕴含的知识信息，因此，决策树可以使用不熟悉的数据集合，并从中提取一系 ...
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2018-10-04 11:08:35
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机器学习实战之kNN算法 机器学习实战这本书是基于python的，如果我们想要完成python开发，那么python的开发环境必不可少： （1）python3.52,64位，这是我用的python版本 （2）numpy 1.11.3,64位，这是python的科学计算包，是python的一个矩阵类型 ...
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2018-10-04 10:14:42
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一、概念：KNN(K Near Neighbor):K个最近的邻居，即每个样本都可以用它最接近的K个邻居来代表。 当k=1时，？可以用红方块代表，因为k=1时，方块离？最近 当k=5时，？可以用三角代表，因为k=5时，5个离?最近的图片中，有三个是三角，少数服从多数，所以可以用三角代表 二、判别方法 ...
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2018-10-01 19:08:46
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1. 前言 K近邻法(k nearest neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用，就是“ 物以类聚，人以群分 ”。比如，我们判断一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了。这里就运用了KNN的思想。KNN方法既可以做分类， ...
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2018-09-27 23:58:30
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2018 1． 简化版KNN算法写code实现，用Euclidean distance。（heap tree那里我是用heaplist实现的，出了个bug，而且写得太慢把时间耗光了） 2． 概率题，扔硬币，n次中有m次head，问是否能说明硬币是biased，写个函数算出来（经典题不难，但是没时间了 ...
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2018-09-24 11:30:38
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