30 November 2019 18:31 人类历史上，除了计算机外从没有一项技术可以在短短的几十年间，能够全方位的影响整个社会的各个领域。技术的发展，少不了许多代人为之的努力。无论是在计算机硬件上，还是在实现的算法上，这其中有着大量非常精巧的设计，在后面的文章中，将会不定期的把这些知识展现出来。这次介绍一个在隐私保护领域常用的模型，K-匿名。 背景 随着大数据分析技术的迅猛发...
原创
2021-07-09 14:35:34
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1.KNN定义 KNN属于有监督的学习，其基本思想是：在已知分类的一个训练数据集中，输入新的未知分类的实例，通过与训练数据集中的数据一一对比，找到与该实例最近的k个实例，这k个实例的多数属于某个类，则将该输入实例分为这个类。 如下图，绿色圆作为未知分类的数据被输入，此时我们根据周
原创
2017-07-09 18:17:26
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用K-邻近算法进行分类 例如：电影分类里动作片和爱情片的分类。动作片里可能有爱情镜头，爱情片里可能有动作镜头，但是爱情片中的亲吻镜头更多，动作片中 的打斗场景也更频繁，基于此类场景在某部电影中出现的次数可以用来进行电影分类。 1、 基于电影中出现的亲吻、打斗出现的次数，使用K-近邻算法构造程序，自动
原创
2022-12-08 14:57:39
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K-近邻算法
一、K-近邻算法简介
1.什么是K-近邻算法
2.小结
二、k近邻算法api初步使用
1.Scikit-learn工具介绍
2.K-近邻算法API
3.案例
4.小结
三、距离度量
1.距离公式的基本性质
2.常见的距离公式
3.“连续属性”和“离散属性”的距离计算
4.小结
四、k值的选择
1.K值选择说明
2.小结
五、kd树
1.kd树简介
2.
原创
2021-08-13 23:25:50
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从今天開始，与大家分享我学习《Machine Learning In Action》这本书的笔记与心得。我会将源代码加以具体的凝视。这是我自己学习的一个过程。也是想通过这样的方式帮助须要学习的童鞋的一种方式。 k-近邻算法定义 k-近邻(k-Nearest Neighbour，kNN)算法採用測量不
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2017-08-17 14:13:00
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1.k-近邻算法概述简单地说，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。标称型：标称型目标变量的结果只在有限目标集中取值，如真与假(标称型目标变量主要用于分类)数值型：数值型目标变量则可以从无限的数值集合中取值，如0.100，42.001等 (数值型目标变量主要用于回归分析)2.
原创
精选
2023-03-05 10:45:57
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一 简单k-近邻算法 1 k-近邻法简介 2 距离度量 3 Python3代码实现 31 准备数据集 32 k-近邻算法 33 整体代码 二 k-近邻算法实战之约会网站配对效果判定 1 实战背景 2 准备数据数据解析 3 分析数据数据可视化 4 准备数据数据归一化 5 测试算法验证分类器 6 使用算法构建完整可用系统 三 k-近邻算法实战之sklearn手写数字识别 1
原创
2022-03-20 16:13:10
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一 简单k-近邻算法 1 k-近邻法简介 2 距离度量 3 Python3代码实现 31 准备数据集 32 k-近邻算法 33 整体代码 二 k-近邻算法实战之约会网站配对效果判定 1 实战背景 2 准备数据数据解析 3 分析数据数据可视化 4 准备数据数据归一化 5 测试算法验证分类器 6 使用算法构建完整可用系统 三 k-近邻算法实战之sklearn手写数字识别 1 实战背景 2 Sklear
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2021-05-07 17:14:28
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1：k-紧邻算法的概念 K Nearest Neighbor算法又叫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算法是相对比较容易理解的算法 1：定义： 如果一个样本再特征空间中中的 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，则该样本属于这个类别 2： ...
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2021-08-22 17:56:00
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1. 简单例子 步骤 1.1 计算已知点和被求点的距离 1.2 按距离递增排序 1.3 求出距离最近的前k个点的类别最大值作为目标分类 语法解析 a. shape()得到矩阵的各个维度的长度 b. tile，举例 c. sortDistIndices = distance.argsort() 得到排
原创
2022-08-21 00:10:22
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介绍KNN算法全名为k-Nearest Neighbor，就是K最近邻的意思。KNN也是一种分类算法。但是与之前说的决策树分类算法相比，这个算法算是最简单的一个了。算法的主要过程为：1、给定一个训练集数据，每个训...
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2020-01-12 19:09:00
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初识k近邻算法k近邻算法又叫KNN算法如果一个样本在特征空间中的k个最相似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计算
原创
2022-06-17 16:53:32
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二 k-近邻算法实战之约会网站配对效果判定 上一小结学习了简单的k-近邻算法的实现方法，但是这并不是完整的k-近邻算法流程，k-近邻算法的一般流程：收集数据：可以使用爬虫进行数据的收集，也可以使用第三方提供的免费或收费的数据。一般来讲，数据放在txt文本文件中，按照一定的格式进行存储，便于解析及处理。 准备数据：使用Python解析、预处理数据。 分析数据：可以使用很多方法对数据进行分析，例如使用
原创
2021-05-07 17:11:30
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K-邻近分类方法通过计算待分类目标和训练样例之间的距离，选取与待分类目标距离最近的K个训练样例，根据K个选取样例中占多数的类别来确定待分类样例。距离类型有很多，大致有欧式距离，曼哈顿距离，切比雪夫距离，闽科夫斯基距离，标准化欧式距离，马氏距离，夹角余弦，汉明距离，相关系数，信息熵等。 KNN算法的具体步骤：1、计算待分类目标与每个训练样例之间的距离
原创
2017-02-05 18:01:20
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k-近邻（knn）算法的简介和实现 一、k近邻算法的概述二、用python实现k近邻算法1.算法实现2.封装函数三、k近邻算法案例应用四、总结 最近小阿奇在学习机器学习算法，所以决定把相关原理和代码整理出来和小伙伴们一起分享一、k近邻算法的概述k-近邻算法（k-Nearest Neighbour algorithm），又称为KNN算法。KNN的工作原
原创
2022-03-28 15:21:25
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#k-近邻算法的拓展思考与总结1、k-近邻算法是一种非常典型的分类监督学习算法，它可以解决多分类的问题；另外，它的整体思想简单，效果强大。它也可以用来解决回归问题，使用的库函数为KNeighborsRegressor2、k-近邻算法虽然可以很好地解决多分类问题，但是它也有很多的缺点，具体主要有以下几个方面：(1)效率低下:对于每一个预测数据都需要O(mxn)的时间复杂度，可以对其利用树结构进行优化
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2023-06-07 22:52:44
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