一句话总结kNN算法 核心：模板匹配，将样本分到离它最相似的样本所属的类。 kNN算法本质上使用了模板匹配的思想。要确定一个样本的类别，可以计算它与所有训练样本的距离，然后找出和该样本最接近的k个样本，统计这些样本的类别进行投票，票数最多的那个类就是分类结果。下图是kNN算法的示意图： 在上图中有红 ...
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2018-09-19 12:25:22
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程序代码：importcsvimportrandomimportoperatorimportmathimportmatplotlib.pyplotasplt#计算距离的函数defgetdistance(testIntance,trainInstance):length=len(testIntance)distance=0#这个循环只能取到数字foriinrange(length):testInst
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2018-09-11 12:22:35
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1主要步骤：从文件中读初始数据------计算目标点到已归类点的距离------根据距离最近原则判断目标点归属于哪一类别importcsvimportrandomimportmathimportoperatordefloadDataset(filename,split,trainingSet=[],testSet=[]):withopen(filename,‘rb‘)ascsvfile:lines
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2018-09-11 12:15:18
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KNN算法是机器学习最简单的算法，可以认为是没有模型的算法，也可以认为数据集就是它的模型。 它的原理非常简单：首先计算预测的点与所有的点的距离，然后从小到大排序取前K个最小的距离对应的点，统计前K个点对应的label的个数，取个数最大的labekl作为预测值 代码样例如下： 首先导入需要的numpy ...
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2018-09-09 18:13:52
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一 . K-近邻算法（KNN）概述 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象呢，其次就是存在一个测试对象同时与多个训练对象匹配，导致一个训练对象被分到了多个 ...
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2018-09-08 15:28:27
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1、请计算数组[1，2，3]中的元素3的Softmax值 假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的Softmax值就是 也就是说，是该元素的指数，与所有元素指数和的比值 2、什么是过拟合？ 防止过拟合有哪些措施？ 3、对于二分类问题，分别描述逻辑回归、朴素贝叶斯、KNN算法。 ...
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2018-09-02 11:08:46
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基于python实现的KNN算法 邻近算法（k-NearestNeighbor) 是机器学习中的一种分类（classification）算法，也是机器学习中最简单的算法之一了。虽然很简单，但在解决特定问题时却能发挥很好的效果。因此，学习kNN算法是机器学习入门的一个很好的途径。 kNN算法的思想非常 ...
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2018-08-27 21:51:52
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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，近墨者黑”，由你的邻居来推断你的类型。 本质上，KNN算法就是用距离来衡量样本之间的相似度。 1.2 算法图示 从训练集中找 ...
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2018-08-24 18:11:09
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KNN（K Nearest Neighbor） 还是先记几个关键公式 距离：一般用Euclidean distance E(x,y)√∑(xi-yi)2 。名字这么高大上，就是初中学的两点间的距离嘛。 还有其他距离的衡量公式，余弦值（cos），相关度（correlation） 曼哈顿距离（manha ...
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2018-08-22 18:29:40
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