文章目录一、KNN简介二、分类任务三、回归任务 一、KNN简介 KNN作为一种监督学习方法，其工作机制为：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练几种与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息进行预测。 上述提到的某种距离度量主要有三种方法：曼哈顿距离、欧式距离和闵可夫斯基距离。在本文中，距离的计算采用的是欧式距离： KNN模型是一种“懒惰学习”的代表，此类学习技术在训练阶段仅
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2024-04-06 10:58:36
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牛顿-科特斯公式，龙贝格求积算法
9 数值积分9.1 引言在数学分析中，最基本的方法便是Newton-Leibniz公式\[\int_a^bf(x)dx=F(x)|_a^b=F(b)-F(a)
\]然而这种方法对于原函数难以求出的函数（或者根本没有初等函数形式的原函数）来说，计算其积分值过于困难。在实际应用中，我们并不需要精确求出定积分的值，而是要求计算
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2023-10-22 08:32:31
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# 使用 Python 计算误差函数的方案
在机器学习和数据科学中，评估模型的准确性是一个重要环节，而误差函数（或损失函数）能够有效地度量模型的性能。本文将详细讲解如何在 Python 中计算误差函数，通过一个具体的案例来体现其重要性，并使用代码示例及流程图辅助理解。
## 一、什么是误差函数
误差函数用于衡量模型预测值与实际值之间的差异。常见的误差函数包括均方误差（MSE）、平均绝对误差（
前言：Hello大家好，我是小哥谈。KNN，即K最邻近算法，是数据挖掘分类技术中比较简单的方法之一，简单来说，就是根据“最邻近”这一特征对样本进行分类。? 目录?1.K-means和KNN区别?2.KNN的算法思想?3.算法步骤?4.KNN算法的优缺点?5.数据集?6.代码实现?7.结果?1.K-means和KNN区别K-means是一种比较经典的聚类算法，本质上是无监督学
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2024-05-10 07:34:34
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# 绝对误差与相对误差的计算方法
在科学与工程领域，误差分析至关重要，特别是在对测量结果和计算结果进行评估时。误差可以分为两种主要类型：绝对误差和相对误差。本文将详细介绍这两种误差的定义、计算方法以及在Python中的实现，并且会通过饼状图和关系图的形式来展示相关概念。
## 一、绝对误差
### 1.1 定义
绝对误差是指测量值与真实值之间的差值。它通常用以下公式表示：
\[
\tex
##1. KNN简介 K近邻(K-Nearest Neighbor)简称KNN.它可以做分类算法，也可以做回归算法。个人经验：KNN在做分类问题时非常有效。 ##2. KNN算法思想 在样本空间中，我们认为两个实例在特征空间中的距离反映了它们之间的相似度，距离越近越相似。输入一个实例，看它距离些实例 ...
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2021-10-19 21:42:00
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KNN算法的原理: knn不仅可以实现分类还可以实现回归.kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相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，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. 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
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2024-03-19 16:46:48
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一、分类算法中的学习概念 因为分类算法都是有监督学习，故分为以下2种学习。 1、急切学习：在给定的训练元组之后、接受到测试元组之前就构造好分类模型。 &n
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2024-04-24 12:53:58
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1 原理knn 是机器学习领域非常基础的一种算法，可解决分类或者回归问题，如果是刚开始入门学习机器学习，knn是一个非常好的入门选择，它有着便于理解，实现简单的特点，那么下面就开始介绍其算法的原理。首先，knn算法的基本法则是：相同类别的样本之间在特征空间中应当聚集在一起。如下图所示，假设我们现在红、绿、蓝三种颜色的点，分布在二维空间中，这就对应了分类任务中的训练样点包含了三个类别，且特征数量
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2024-04-23 14:53:41
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一、算法介绍最简单易懂的机器学习算法，没有之一。1968年由 Cover 和 Hart 提出，应用场景有字符识别、文本分类、图像识别等领域。该算法的思想是：一个样本与数据集中的k个样本最相似，如果这k个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。二、分类算法步骤1、计算样本到数据集中其它每个样本的距离。2、按照距离的远近排序。3、选取与当前样本最近的k个样本，作为该样本的邻居。4、统计这
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2024-05-12 14:03:04
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回归模型要求1：根据数据集dataset_regression.csv，求最⼩⼆乘解，画出回归曲线，给出训练误差编写一元线性回归模型所用到的公式如下图所示：同时要求我们需要计算出训练误差MSE，训练误差的定义以及公式如下所示：计算均方误差MSE的代码如下：def computer_cost(w,b,x,y):#均方误差MSE计算公式
total_cost=0
m=len(x)
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2024-03-19 08:30:28
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1、数据处理的流程2 数据预处理 Preprocessing & Impute2.1 数据无量纲化在机器学习算法实践中，我们往往有着将不同规格的数据转换到同一规格，或不同分布的数据转换到某个特定分布的需求，这种需求统称为将数据“无量纲化”。譬如梯度和矩阵为核心的算法中，譬如逻辑回归，支持向量机，神经网络，无量纲化可以加快求解速度；而在距离类模型，譬如K近邻，K-Means聚类中，无量纲化可
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2024-07-31 17:23:41
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# 使用Python计算平均绝对误差的实际应用
随着数据分析和机器学习的快速发展，评估模型性能的方法也显得愈加重要。在众多评估指标中，平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）是一种简单且直观的评估方式。它衡量了预测值与实际值之间的绝对差异，为我们提供了模型预测性能的直观理解。在这篇文章中，我们将通过一个实际的示例来演示如何使用Python计算平均绝对误差，并展示一个包含甘特
原创
2024-08-15 09:33:05
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目录现实问题：“物以类聚，人以群分”一.KNN算法概述二.KNN算法介绍K近邻分类模型算法步骤距离计算方式KNN分类图K值选择三.KNN特点KNN算法的优势和劣势知识巩固Python实战：KNN数据分类拓展学习现实问题：“物以类聚，人以群分”同类的东西常聚在一起，志同道合的人相聚成群一.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
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2024-08-19 21:42:58
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本文未赘述原理，觉得知道knn的优秀的同志们都有一定的了解，直接上代码，本代码作为一个参考，希望大家能够结合本人的代码自己去做一遍，虽然可以直接调knn或有数据集，本文呈现的更多的是底层。1.创建knn.py# 定义一个knn函数，后期方便调用.
class KNN(object):
def __init__(self,k=3): # 定义内置函数，方便自己传参，默认k值为3
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2023-08-15 12:47:11
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目录1，准备电影数据2，用KNN 算法处理分类问题3，用KNN 算法处理回归问题4，总结 KNN 算法的全称是K-Nearest Neighbor，中文为K 近邻算法，它是基于距离的一种算法，简单有效。KNN 算法即可用于分类问题，也可用于回归问题。1，准备电影数据假如我们统计了一些电影数据，包括电影名称，打斗次数，接吻次数，电影类型，如下：电影名称打斗次数接吻次数电影类型黑客帝国1156动作片
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2024-04-24 15:39:25
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KNN分类算法应该算得上是机器学习中最简单的分类算法了，所谓KNN即为K-NearestNeighbor（K个最邻近样本节点）。在进行分类之前KNN分类器会读取较多数量带有分类标签的样本数据作为分类的参照数据，当它对类别未知的样本进行分类时，会计算当前样本与所有参照样本的差异大小；该差异大小是通过数据点在样本特征的多维度空间中的距离来进行衡量的，也就是说，如果两个样本点在在其特征
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2023-11-13 06:22:27
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K-最近邻分类方法（KNN，k-nearest-neighbor classifier)是一种惰性学习法，所谓惰性就是KNN不像一些算法(比如SVM)一样在接收待分类数据前就已经根据训练数据构造好了分类模型，而是会在接受到训练数据后，只是对训练数据进行简单的存储，并不构造分类模型，在接受到待分类数据时，KNN通过计算待分类数据X与所有训练数据之间的距离，选择前K个距离X最近的数据，并将这K个距离最
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2024-05-07 15:42:45
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# 项目方案：数据分析误差线的计算
## 1. 引言
在数据分析中，误差线是一种常用的可视化工具，用于展示数据的波动范围和不确定性。它可以帮助我们判断数据的可靠性和统计显著性。本方案将介绍如何计算数据分析中的误差线，并提供代码示例。
## 2. 误差线的定义
误差线，又称为置信区间或标准差带，是一个范围，用于表示观察值的变动范围。通常使用平均值的上下方差或标准偏差来计算误差线。
## 3
原创
2023-08-12 09:35:09
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k-近邻算法的概述 优点：精度高，对异常值不敏感，无数据输入假定 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高 适用数据范围：数值
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2024-06-15 19:08:40
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