文章目录Kneighbors 算法分类和回归距离的度量算法的优缺点算法案例分类任务回归任务 Kneighbors 算法分类和回归k近邻算法属于有监督学习算法，是一种基本的分类和回归算法。算法的原理：对一个未分类的数据，通过与它相邻且距离最近的k个已分类的实例来投票，从而确定其所属的类别，即与它距离最近的k个实例多数归属的类别就是此分类实例的类别。简单理解为近朱者赤近墨者黑。一般k值选择的不同，会
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2024-05-08 17:41:09
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Python机器学习 预测分析核心算法 PDF扫描版详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现，能够适用于高机器学习技能的Python开发人员阅读。内容简介机器学习关注于预测，其核心是一种基于数学和算法的技术，要掌握该技术，需要对数学及统计概念有深入理解，能够熟练使用R 语言或者其他编程语言《Python机器学习:预测分析核心算法》通过集中介绍两类可以
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2023-08-24 15:12:08
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k近邻算法k近邻法是一种基本分类与回归方法k近邻法输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类（与感知机不同的点之一）。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测。算法的基本步骤如下：1）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离；2）按照距离递增次序排序；3）选取与当前点距离最小的k个点；4）确定前k个点所在类别的出现频率；5）返回
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2023-07-21 16:00:48
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因为自己的好奇心，所以做了这一篇关于KNN 算法的笔记。 文章目录一、简介二、KNN算法实现2.1实现步骤2.2代码实现三、相关测试四、小结 一、简介K-近邻算法是一种常用的监督学习的方法，其与K-Means算法有点类似，其原理是：在给定的样本数据中，基于某种距离(欧式距离或马氏距离等等)找出与当前样本数据距离最近的K个样本数据，然后再基于这K个“邻居”的信息来进行预测。这个算法在生活中应用的其实
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2023-07-17 17:15:16
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1. K近邻算法（KNN）2. KNN和KdTree算法实现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，也可以做回归，这点和决策树算法相同。KNN做回
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2024-08-11 16:08:54
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import pandas as pdfrom sklearn import datasets wine = datasets.load_wine() # 获取葡萄酒数据wine_data = wine.data #获取葡萄酒的索引data数据，178行13列wine_target = wine.target #获取分类目标值 wine_data = pd.DataFrame(data =
原创
精选
2023-02-23 10:36:37
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# Java预测算法简介
## 什么是预测算法?
预测算法是一种用于预测未来事件或结果的算法。它是基于已有数据的统计和分析，并利用这些数据来推断未来可能发生的情况。
预测算法在各个领域都有广泛的应用，例如股市预测、天气预报、销售预测等。它可以帮助我们做出决策，制定计划，并提前做好准备。
## Java中的预测算法
在Java中，我们可以使用各种预测算法来进行数据分析和预测。下面我们将介绍
原创
2023-07-16 04:08:53
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# 预测算法在Java中的实现
## 介绍
在数据分析和机器学习领域，预测算法被广泛应用于预测未来事件或结果。在Java中，我们可以使用各种库和工具来实现预测算法。本文将教会你从头到尾实现一个简单的预测算法，并提供每个步骤所需的代码和注释。
## 实现步骤
下面是预测算法实现的基本步骤：
```mermaid
journey
title 预测算法实现步骤
section
原创
2024-02-16 08:47:44
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简单地说，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。k-近邻算法优点：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：数值型和标称型。它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道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后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征
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2023-10-15 00:04:00
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k近邻分类算法最简单的就是考虑一个最近邻，也就是考虑离我们预测的点最近的那一个训练点。预测结果就是这个训练点的分类标签。
这里演示使用了mglearn库，该库集成了sklearn和数据的许多操作方法，很便于获取对应数据。import numpy as np
import pandas as pd
import mglearn
import matplotlib.pyplot as pltmglea
## Java灰色预测算法
### 简介
灰色预测算法是一种基于时间序列的预测方法，适用于具有较少数据、无法建立精确预测模型的情况。它通过对数据进行灰色处理，提取其内在规律，然后根据规律进行预测。
### 算法原理
灰色预测算法基于灰色系统理论，认为每个系统中都存在一个内在的发展规律。该算法包括四个主要步骤：
1. **序列化处理**：将原始数据转化为序列，便于后续的处理。常见的序列化方
原创
2023-11-06 10:35:17
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# Java预测算法Demo实现指南
## 1. 简介
在本篇文章中，我将教会你如何使用Java实现一个简单的预测算法Demo。作为一名经验丰富的开发者，我将为你介绍整个实现过程，并提供每个步骤所需的代码和注释，确保你能够轻松理解和实现。
## 2. 实施步骤
下面是整个实现过程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入所需的Java类和库 |
|
原创
2024-01-18 10:43:31
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# Java预测算法教程
在现代科技发展的背景下，预测算法在各个领域中扮演着重要的角色。无论是金融领域的股票预测，还是天气预报，预测算法都能够帮助我们做出准确的预测。本文将介绍Java中一些常用的预测算法，并附带代码示例，帮助读者理解和应用这些算法。
## 简介
预测算法是一种使用历史数据来预测未来结果的方法。在Java中，我们可以利用一些现成的库来实现这些算法，例如Weka、Apache
原创
2024-01-19 11:14:11
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# Java预测算法 Demo
在当今的数据驱动世界中，预测算法在各种应用场景中扮演着关键角色。从电商推荐到天气预报，预测算法能够帮助我们从历史数据中提取有价值的信息，以便做出更明智的决策。本文将通过一个简单的Java预测算法示例来阐述其基本概念和实现方法，并展示相关的类图和序列图。
## 1. 预测算法概述
预测算法的主要目标是基于现有的数据，预测未来的趋势或结果。预测算法种类繁多，包括线
# 风险预测算法在Java中的应用
随着信息技术的飞速发展，风险预测算法在各个行业中得到了越来越广泛的应用。特别是在金融、医疗、保险和网络安全等领域，通过准确预测潜在风险，可以做到未雨绸缪，从而降低损失和加强安全防护。本文将介绍风险预测算法的基本概念，重点介绍如何在Java中实现简单的风险预测，并配合代码示例和可视化图表进行说明。
## 一、什么是风险预测算法？
风险预测算法是一种基于历史数
家庭用户的用电预测用电量可以反映一个国家经济发展的水平，对用电量进行全面的理解有助于减少家庭的电费支出。对企业而言，对用电量全面的理解有助于提高经营的效率。对于政府而言，全面的了解用电量可以减少政府对发电，供电等需要的基建投资，为政府对当地经济发展制定更好更全面的规划。鉴于智能电表的兴起以及太阳能电池板等发电技术的广泛采用，有大量的用电数据可供选择。该数据代表了功率的相关变量，这些变量又可用于建模
什么是K近邻算法 何谓K近邻算法，即K-Nearest Neighbor algorithm，简称KNN算法，单从名字来猜想，可以简单粗暴的认为是：K个最近的邻居，当K=1时，算法便成了最近邻算法，即寻找最近的那个邻 居。为何要找邻居？打个比方来说，假设你来到一个陌生的村庄，现在你要找到与你...
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2022-01-05 10:07:01
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定义K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：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。K近邻距离的计算在KNN中，通过计算对象间距离来作为各个对象之间的非相似性指标，距离一般使用欧氏距离或曼哈顿距离：
原创
2019-02-02 01:18:36
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k近邻算法1、k近邻算法，其中 表示样本的特征向量， 是对应的标签。通过这组数据可以构建一个k近邻模型。在测试阶段，给定一个样本 ，计算其与所有其他训练样本的距离，并得到最近的k个样本，这k个样本中类标最多的作为当前样本 的预测结果。 值的选择是该算法唯一的一个超参数。其表示在判断所给定样本的类时，所挑选附近点的个数。如果 值过大，说明周围的点数量越多，距离越远的点也会起到分类的作用，模型变得
原创
2022-12-22 02:27:03
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# Java 预测算法模型的介绍
随着数据科学的发展和机器学习的广泛应用，预测算法模型成为了业务决策的重要工具。本文将介绍如何利用 Java 语言构建一个简单的预测算法模型，并通过代码示例来说明预测过程的实现。
## 预测算法模型概述
预测算法模型是通过分析历史数据来推测未来趋势的工具。常见的预测模型包括线性回归、时间序列分析等。这些模型可以应用于销售预测、天气预报、股票价格预测等领域。
原创
2024-10-21 07:40:02
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