首先试验KNN的简单示例代码#方法3：
# 本论文拟采用的填充缺失值的方法为KNN:
import pandas as pd
from sklearn.impute import KNNImputer
#创建一个包含缺失值的数据集
data_KNN={
'第一列':[1,2,None,4,5],
'第二列':[3,None,5,7,9],
'第三列':[2,4,
转载
2024-07-12 14:00:32
191阅读
# - 依赖库：matplotlib、numpy、pandas、sklearn
# - 程序输入：ad_performance.txt
# - 程序输出：打印输出不同聚类类别的信息
# 程序
# 导入库
import matplotlib.pyplot as plt # 图形库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.clus
空值填充算法 &n
转载
2024-07-09 22:17:42
75阅读
本文申明：本系列的所有实验数据都是来自【美】Peter Harrington 写的《Machine Learning in Action》这本书，侵删。一案例导入：玛利亚小姐最近寂寞了，然后她就准备在一个在线社交网站搞网恋，但是凡是都有一个选择，按照她以往的经验，她接触了三种人： 1：不喜欢的人 2：魅力一般的人 3：特别有魅力的人 但是啊，尽管发现了这三类人，但是她还是无法甄别她究竟喜欢哪种人。
KNN算法简介定义KNN：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，即该样本也属于这个类别。KNN算法流程总结1）计算已知类别数据集中的点与当前点的距离； 2）按距离递增次序排序； 3）选取与当前点距离最小的k个点； 4）统计前k个点所在的类别出现的频率； 5）返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类；KNN算法API初步使用x = [[0
转载
2024-04-02 11:50:08
159阅读
缺失值处理直接删除统计值填充统一值填充前后向值填充插值法填充预测填充KNN填充具体分析缺失数据可视化缺失值处理一般来说，未经处理的原始数据中通常会存在缺失值、离群值等，因此在建模训练之前需要处理好缺失值。缺失值处理方法一般可分为：删除、统计值填充、统一值填充、前后向值填充、插值法填充、建模预测填充和具体分析7种方法。直接删除理论部分缺失值最简单的处理方法是删除，所谓删除就是删除属性或者删除样本，删
转载
2024-07-31 18:20:04
564阅读
处理缺失的数据并不是一件容易的事。 方法的范围从简单的均值插补和观察值的完全删除到像MICE这样的更高级的技术。 解决问题的挑战性是选择使用哪种方法。 今天，我们将探索一种简单但高效的填补缺失数据的方法-KNN算法。KNN代表“ K最近邻居”，这是一种简单算法，可根据定义的最接近邻居数进行预测。 它计算从您要分类的实例到训练集中其他所有实例的距离。正如标题所示，我们不会将算法用于分类目的，而是填充
转载
2024-01-13 13:10:30
456阅读
第2章 k-近邻算法KNN 概述k-近邻（kNN, k-NearestNeighbor）算法是一种基本分类与回归方法，我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法。一句话总结：近朱者赤近墨者黑！k 近邻算法的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。k 近邻算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。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
原标题：在R语言中进行缺失值填充：估算缺失值介绍缺失值被认为是预测建模的首要障碍。因此，掌握克服这些问题的方法很重要。估算缺失值的方法的选择在很大程度上影响了模型的预测能力。在大多数统计分析方法中，按列表删除是用于估算缺失值的默认方法。但是，它不那么好，因为它会导致信息丢失。您是否知道R具有用于遗漏价值估算的可靠软件包？在本文中，我列出了5个R语言方法。链式方程进行的多元插补通过链式方程进行的多元
补缺。。。。。。
原创
2012-12-12 11:32:46
203阅读
路由配置： urls路由配置（正则，视图，xxx）,还有第三个参数，用作反向解析： 浏览器配置： 当我们访问浏览器的时候： 有的时候url需要经常更新，在你的后台更新后那么在前端也要更新，少的话还好说，，多了那可就麻烦了，此时反向解析来了.... render,redirect,HTTPrespon
原创
2021-05-20 18:06:59
341阅读
为什么这些操作线程的方法要定义在object类中呢？简单说：因为synchronized中的这把锁可以是任意对象，所以任意对象都可以调用w
原创
2022-10-28 12:48:33
71阅读
MySQL查漏补缺 目录 唯一索引比普通索引快吗, 为什么 MySQL由哪些部分组成, 分别用来做什么 MySQL查询缓存有什么弊端, 应该什么情况下使用, 8.0版本对查询缓存有什么变更. MyISAM和InnoDB的区别有哪些 MySQL怎么恢复半个月前的数据 MySQL事务的隔离级别, 分别有
转载
2020-10-21 17:10:00
142阅读
2评论
1.public String substring(int beginIndex,int endIndex) 返回一个新字符串，它是此字符
原创
2023-03-02 06:54:03
66阅读
EM算法（Expectation Maximization Algorithm）详解主要内容 EM算法简介预备知识 极大似然估计Jensen不等式EM算法详解 问题描述EM算法推导EM算法流程1、EM算法简介 EM算法是一种迭代优化策略，由于它的计算方法中每一次迭代都分两步，其中一个为期望步（E步），另一个为极大步（M步），所以算法被称为EM算法（Exp
机器学习流程：获取数据数据基本处理特征工程机器学 习模型评估K近邻算法 简介： 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。 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
转载
2024-03-12 21:55:03
93阅读
一、KNN介绍KNN（K-Nearest Neighbor）算法，意思是K个最近的邻居，从这个名字我们就能看 出一些KNN算法的蛛丝马迹了。K个最近邻居，毫无疑问，K的取值肯定是至关重要 的。那么最近的邻居又是怎么回事呢？其实啊，KNN的原理就是当预测一个新的 值x的时候，根据它距离最近的K个点是什么类别来判断x属于哪个类别。KNN算法可以用于分类和回归，是一种监督学习算法。思路：如果一个样本在特
转载
2024-04-06 09:49:14
135阅读
图像分类-KNN前言一、KNN算法原理1.1 基本理论1.2 距离度量1.2.1欧式距离1.2.2曼哈顿距离二、KNN算法实践2.1 KNN算法实现2.2 KNN进行图像分类-用于MNIST数据集2.3 KNN进行图像分类-用于CIFAR10数据集总结 前言KNN算法原理及实践github地址 一、KNN算法原理1.1 基本理论K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数
一、KNN分类算法 K最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)算法，是著名的模式识别统计学方法，在机器学习分类算法中占有相当大的地位。它是一个理论上比较成熟的方法。既是最简单的机器学习算法之一，也是基于实例的学习方法中最基本的，又是最好的文本分类算法之一。 通常，在分类任务中可使用“投
转载
2019-06-10 10:24:00
175阅读
2评论
KNN（K-Nearest Neighbor）算法是机器学习中算法中最基础和简单的算法之一。它既能用于分类，也能用于回归。KNN 算法的思想非常简单：对于任意的 n 维输入向量，其对应于特征空间一个点，输出为该特征向量所对应的类别标签或者预测值。KNN 算法在机器学习算法中有一个十分特别的地方，
原创
2021-09-01 15:23:55
224阅读
