一、k-近邻算法(k-Nearest Neighbor，KNN)概述1、简言之，k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。2、工作原理 存在一个样本数据集合，也称为训练样本集，且样本集中每个数据都存在标签，也就是众所周知样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据以后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后
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2024-07-04 22:44:42
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分类算法-k近邻算法(KNN)定义：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。来源：KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法计算距离公式两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧式距离比如说，a(a1,a2,a3),b(b1,b2,b3)相似的样本，特征之间的值都是相近的。例子：事前数据需要做标准化处理skle
1 背景KNN算法采用测量不同特征值之间的距离方法进来分类，思想类似成语近朱者赤近墨者黑。1.1 KNN流程最常用的度量距离方法是欧式距离，即计算测试集与待预测数据差值的平方和开方(1)。若多维度数据数值范围差异较大，需要先对所有数据进行标准化(2)或归一化(3)处理. &n
机器学习算法-K最近邻从原理到实现 源码：https://github.com/csuldw/MachineLearning/tree/master/KNN决策树和基于规则的分类器都是积极学习方法（eager learner）的例子，因为一旦训练数据可用，他们就开始学习从输入属性到类标号的映射模型。一个相反的策略是推迟对训练数据的建模，直到需要分类测试样例时再进行。采用这种策略的技术被称为消极学
提示：只是作业*2，orz一、KNN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。KNN算法是有监督学习中的分类算法。 有监督学习：和无监督学习一字之差，关键在于是否有监督，也就是数据是否有标签。监督学习的主要目标是利用一组带
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2024-09-25 08:11:01
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内容列表如下：图像分类、数据驱动方法和流程Nearest Neighbor分类器k-Nearest Neighbor验证集、交叉验证集和超参数调参Nearest Neighbor的优劣小结小结：应用kNN实践拓展阅读List item图像分类目标：这一节我们将介绍图像分类问题。所谓图像分类问题，就是已有固定的分类标签集合，然后对于输入的图像，从分类标签集合中找出一个分类标签，最后把分类标签分配给
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2024-10-24 14:52:09
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指数加权平均 (exponentially weighted averges)先说一下指数加权平均， 公式如下：\[v_{t}=\beta v_{t-1}+(1-\beta) \theta_{t}
\]\(\theta_t\)\(v_t\) 是用来替代\(\theta_t\)的估计值，也就是加权平均值\(\beta\)设 \(\beta = 0.9\)\[v_{100} = 0.1 * \thet
给定一个训练集，假设实例的类别已定，给定一个新的实例，根据离其最近的k个实例的类别，通过多数表决的方式来确定新实例的类别。 k邻近模型:在k邻近算法中，当训练集，距离度量，k值以及决策规则（如欧式距离）确定后，对于任意一个新输入的实例，它所属的类是唯一确定的。距离度量：主要有三种度量方法（参考第一第二范式的定义）当p=1时，为曼哈顿距离当p=2时，为欧几里得距离当p趋向于无穷时，距离为各
1.K-means算法（1）简单介绍聚类属于非监督学习，K均值聚类是最基础常用的聚类算法。它的基本思想是，通过迭代寻找K个簇（Cluster）的一种划分方案，使得聚类结果对应的损失函数最小。其中，损失函数可以定义为各个样本距离所属簇中心点的误差平方和：其中 代表第 个样本， 是 所属的簇，代表簇对应的中心点， 是样本总数。（2）具体步骤KMeans的核心目标是将给定的数据集划分成K个簇（K是超参）
问题引入今天要说的一个问题就是KKN中K适如何选择的，KNN是我们在机器学习中首要学习的一个最基本也是最简单的一个算法，可以用来做分类当然也可以用到做回归。问题解答李航博士《统计学习方法》的书上是这么写的在实际应用中，K值一般取一个比较小的数值，例如采用交叉验证法（简单来说，就是一部分样本做训练集，一部分做测试集）来选择最优的K值。1.如果选择较小的K值，就相当于用较小的领域中的训练实例进行预测，
原创
2021-01-29 20:31:05
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一、定义及原理knn算法是通过计算两个个体之间的距离及相似性来进行分类，几乎适合于任何数据集，同时其计算量会很大；从训练集中找到和新数据距离最近的k条记录，然后根据这k条记录的分类来决定新数据的类别，因此，使用knn的关键是训练集与测试集的选取、距离或相似性度量指标的确定、k的大小及分类决策规则的确定；优点：没有统计学及机器学习中的估计参数、无需进行训练（确保数据集的准确性），适合对稀有事件进行
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2024-08-07 15:27:36
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sklearn中 F1-micro 与 F1-macro区别和计算原理最近在使用sklearn做分类时候，用到metrics中的评价函数，其中有一个非常重要的评价函数是F1值，（关于这个值的原理自行google或者百度）在sklearn中的计算F1的函数为 f1_score ，其中有一个参数average用来控制F1的计算方式，今天我们就说说当参数取micro和macro时候的区别1、F1公式描述
文章目录一、K近邻算法概述二、K近邻三要素距离度量k值选择分类决策规程代码 一、K近邻算法概述KNN算法属于我们监督学习里面一种分类算法，避开那些文邹邹的话语，用幼稚园的话来说，就是依据已知的，来对未知的事物进行分类。我们要求求小X的评定，我们会怎么来做？按照我们的经验是不是看他和那一段的分数最接近，如果你是这样想的，恭喜你，KNN算法的基本思维，我们已经掌握了。没错，就是通过比较样本之间的距离
什么是K-近邻算法K-近邻算法（KNN）的原理 K Nearest Neighbor算法有叫KNN算法。这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法，总体来说KNN是相对比较容易理解的算法。定义 如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最近邻）的样本
机器学习——k近邻算法（kNN）参考教材：机器学习实战（人民邮电出版社）Peter Harrington【美】著 语言：python 软件：VS code1.k近邻算法的概述k近邻算法采用不测量不同特征值之间的距离方法进行分类。算法的距离计算公式为欧式距离公式： k近邻算法的优缺点：优点：精度高、对异常值不敏感、五数据输入假定。缺点：计算复杂度高、空间复杂
在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means）等等。根据数据特性的不同，可以采用不同的度量方法。一般而言，定义一个距离函数 d(x,y), 需要满足下面几个准则： 1) d(x,x) = 0 // 到自己的
一、算法
最简单平庸的分类器或许是那种死记硬背式的分类器，记住全部的训练数据。对于新的数据则直接和训练数据匹配，假设存在同样属性的训练数据，则直接用它的分类来作为新数据的分类。这样的方式有一个明显的缺点，那就是非常可能无法找到全然匹配的训练记录。
kNN算法则是从训练集中找到和新数据最接近的k条记录。然后依据他们的主要分类来决定新数据的类别。该算法涉及3个主要因素：训练集、距离或相似的衡量、k的大
本文主要内容来自周志华《机器学习》和Peter Flach 《机器学习》k-近邻(k-Nearest Neighbor, 简称kNN)算法是一种常用的监督学习方法，其工作机制：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息进行预测。通常在分类任务中，使用多数表决法(majority vote method, 也叫投票法)，即选择这k个样本中出现最多
1.1. K-近邻算法(KNN)概念K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法定义：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最近邻)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。距离公式：两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧式距离二维平面上点 \(a(x_1,y_1)\) 与点 \(b(x_2,y_2)\)\[d_{12}=\sqrt{(x_1-x_2)^2+
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2024-05-05 22:58:26
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点(x,y)到平面(w,b)的距离公式是：$\gamma=\frac{1}{||w||}y(xw+b)$。我们称之为几何间隔。另外$\hat{\gamma}=y(xw+b)$记为函数间隔。SVM的基本思路就是，寻找一个能够正确划分数据集，并且几何间隔最大的超平面。这个目标可以表达为：$$\max_{w,b}{\gamma} , \ s.t., \ \frac{1}{||w||}y_i(wx_i +
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2024-07-31 17:03:15
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