前言：最近在研究机器学习，过程中的心得体会会记录到blog里，文章与代码均为原创。会不定期龟速更新，注意这不是正式的教程，因为本人也是初学者，但是估计C#版本的代码能帮到一些刚入门的同学去理解复杂的公式。------------------------ 我是分割线 ------------------------k近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）算法，应该是机器学习里最基础的算
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2014-10-30 13:47:44
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一、K近邻（KNN）K Nearest Neighbors 1.1 什么是K近邻思想：只要知道你朋友（邻居
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2022-12-16 12:39:19
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目录K-近邻算法k-近邻算法概述解析和导入数据使用 Python 导入数据实施 kNN 分类算法测试分类器使用 k-近邻算法改进约会网站的配对效果收集数据准备数据：使用 Python 解析文本文件分析数据：使用 Matplotlib 画二维散点图准备数据：归一化数值测试算法：验证分类器使用算法：构建完整可用系统手写识别系统准备数据测试算法使用算法：构建完整可用系统总结K-近邻算法k-近邻分类算法概
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2021-04-15 18:40:57
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目录1 K-近邻算法简介2 K-近邻算法(KNN)2.1 定义2.2 距离公式3 电影类型分析3.1 问题3.2 K
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2022-07-10 00:21:47
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⼀、K近邻算法
K近邻算法简单、直观。⾸先给出⼀张图，根据这张图来理解最近邻分类器。
k近邻法中，当训练集、距离度量、K值以及分类决策规则确定后，对于任何⼀个新的输⼊实例，它所属的类唯⼀地确定。这相当于根据上述要素将特征空间划分为⼀些⼦空间，确定⼦空间⾥的每个点所属的类
1.1 距离度量
特征空间中两个实例点的距离可以反映出两个实⼒点之间的相似性程度。K近邻模型的特征空间。⼀般是N维实数向量空间，
### k近邻算法在机器学习中的应用
在机器学习领域，k近邻（k-nearest neighbors，简称kNN）是一种常见的分类和回归算法。它的基本思想是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中距离最近）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。k近邻算法不需要训练过程，而是在预测时通过计算待预测样本与训练集中各个样本的距离来确定其类别。
#### k近邻算法的实现
一：简单实现K-近邻算法 （一）导入数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd def CreateDataSet(): data = np.array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],
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2020-06-04 18:56:00
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本文介绍了下k近邻算法，它是天然可以解决多分类问题的算法，思想简单，效果也不过。然后我们还
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2022-07-13 18:21:44
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参考文章：《统计学习方法》机器学习常见算法个人总结（面试用）机器学习系列(9)_机器学习算法一览（附Python和R代码）简介 k近邻（KNN)是一种基本分类与回归方法。其思路如下：给一个训练数据集和一个新的实例，在训练数据集中找出与这个新实例最近的kk个训练实例，然后统计最近的kk个训练实例中所属类别计数最多的那个类，就是新实例的类。其流程如下所示：计算训练样本和测试样本中每个样本
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2021-09-05 16:55:57
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全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏） python数据挖掘系列教程这里只讲述sklearn中如何使用KNN算法。无监督最近邻NearestNeighbors （最近邻）实现了 unsupervised nearest neighbors learning（无监督的最近邻学习）。 它为三种不同的最近邻算法提供统一的接口：BallTree, KDTree, 还有基于 sklearn.metric
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2022-03-27 17:01:48
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机器学习入门:K-近邻算法先来一个简单的例子，我们如何来区分动作类电影与爱情类电影呢？动作片中存在很多的打斗镜头，爱情片中可能更多的是亲吻镜头，所以我们姑且通过这两种镜头的数量来预测这部电影的主题。简单的说， k-近邻算法 采用了测量不同特征值之间的距离方法进行分类。优点：精度高、对异常值不敏...
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2017-03-11 22:29:00
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import operator from numpy import array, tile def create_dataset(): _dataset = array([[1.0, 1.1], [1.0, 1.0], [0, 0], [0, 0.1]]) _labels = ['A', 'A',
基于实例的学习方法 K近邻算法其实是一种基于实例的学习算法。基于实例的学习方法只是简单的把样例存储起来。把这些实例中泛化的工作被推迟到必须分类实例的时候。每当学习器遇到一个新的查询实例，它分析这个新实例与以前存储的实例的关系。并据此把一个目标函数值赋给心的实例。 基于实例的学习方法包括K近邻算法和局部加权回归。本文只讲K近邻算法。 基于实例学习方法与其他算法相比：基于实例方法可以为不同的待分类查询实例建立不同的目标函数逼近。事实上，很多技术只是建立目标函数的局部逼近，将其运用于与新查询邻近的实例，而从不在整个实例空间上建立表现良好的逼近。当目标复杂但却用这种不太复杂的局部逼近时，...
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2013-08-14 19:44:00
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K-近邻算法（KNN）概述 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法。KNN是一种分
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2020-03-13 10:25:00
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导语：局部空间的线性拟合非线性（近邻分析，决策树），高维空间平面在低维空间的展示（例如：多项式；神经网络；SVM用核函数假装去高维）。 一、k-近邻 （一）步骤 1. 距离界定近邻 欧氏距离 DTW距离：衡量两个长度不同的时间序列的相似度 2. 参数k（调参） 1-近邻分类的优势：适用于实际分类边界 ...
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2021-10-12 13:30:00
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目录一：K邻近算法介绍：1：欧拉距离：2：使用K邻近算法实现分类：3： sklearn中knn算法的应用：4：自己写代码模拟KNN算法（了解）：二：划分数据集：三：划分精确度：四：超参化：五：归一化：六：案例分析：一：K邻近算法介绍：1：首先要有原始已知标签的数据。2：把需要预测的点和所有已知的点计算距离。3：找到和待遇测点最近的K个点。4：根据K个点的标签确定待测点的标签。KNN算法可以做回归问题，也可以做分类问题。knn算法没有得到模型，它是机器学习中唯一一个不需要训练过程的算法。
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2021-07-30 13:58:55
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目录一：K邻近算法介绍：1：欧拉距离：2：使用K邻近算法实现分类：3： sklearn中knn算法的应用：4：自己写代码模拟KNN算法（了解）：二：划分数据集：三：划分精确度：四：超参化：五：归一化：六：案例分析：一：K邻近算法介绍：1：首先要有原始已知标签的数据。2：把需要预测的点和所有已知的点计算距离。3：找到和待遇测点最近的K个点。4：根据K个点的标签确定待测点的标签。KNN算法可以做回归问题，也可以做分类问题。knn算法没有得到模型，它是机器学习中唯一一个不需要训练过程的算法。
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2022-02-28 14:05:18
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机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。那么多余的内容就不说了，想必大家都明白，网上内容实在太多了。接下来进入正题，第一个机器学习算法——KNN。01原理透析 KNN算法即K-近邻算法，
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2021-01-02 16:14:39
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1 概述k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离的方法进行分类。2 优缺点优点：精度高，对异常值不敏感，无数据输入假定缺点：计算复杂度该，空间复杂度高，不能保存成模型适用数据范围：数值型和标称型3 数据准备3.1 数据准备要测试的向量。是我们要进行预测的数据训练数据集，是不包含目标向量的特征数据集标签组成的向量（目标变量组成的向量）k，就是我们所要查找的前多少个相似的，一般不大于203.2 数据整
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2021-04-06 10:42:09
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