ok,今天花了一天时间看了小人书(机器学习实战),并且撸到了KNN算法,并完成了一个KNN算法的应用真的!!!小人书是本特别不错的适合入门ML的书!!!!!没有繁杂的数学推导过程,先给出概念和实战应用,等对ML有个大致了解后再去啃那些理论书,大量的代码真的很对胃口啊啊啊啊关与机器学习的这里不废话太多,直接进入正题KNN算法那么什么是KNN呢?K近邻算法(KNN), 首先KNN属于机器学习中监督学习
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2024-03-29 23:26:28
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这里是写给小白看的，大牛路过勿喷。 1 KNN算法简介 KNN（K-Nearest Neighbor）工作原理：存在一个样本数据集合，也称为训练样本集，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对应的关系。输入没有标签的数据后，将新数据中的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，提取出样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集
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2024-03-28 15:56:50
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一、KNN算法简介： 用一句通俗易懂的话来形容KNN算法，便是：“近朱者赤，近墨者黑”。为什么这么说呢？看看它的的算法原理吧。 算法原理：计算测试样本与每个训练样本的距离（距离计算方法见下文），取前k个距离最小的训练样本，最后选择这k个样本中出现最多的分类，作为测试样本的分类。如图所示，绿色的为测试样本，当k取3时，该样本就属于红色类；当k取5时，就属于蓝色类了。所以k值的选择很大程度影响着该算法
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2024-03-19 17:00:40
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前言在机器学习中，经常需要使用距离和相似性计算的公式，在做分类时，常常需要计算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，计算这个度量，我们通常采用的方法是计算样本之间的“距离(Distance)”。比如利用k-means进行聚类时，判断个体所属的类别，就需要使用距离计算公式得到样本距离簇心的距离，利用kNN进行分类时，也是计算个体与已知类别之间的相似性，从而判断个体
文章目录一、K近邻算法概述二、K近邻三要素距离度量k值选择分类决策规程代码 一、K近邻算法概述KNN算法属于我们监督学习里面一种分类算法，避开那些文邹邹的话语，用幼稚园的话来说，就是依据已知的，来对未知的事物进行分类。我们要求求小X的评定，我们会怎么来做？按照我们的经验是不是看他和那一段的分数最接近，如果你是这样想的，恭喜你，KNN算法的基本思维，我们已经掌握了。没错，就是通过比较样本之间的距离
1.K-means算法（1）简单介绍聚类属于非监督学习，K均值聚类是最基础常用的聚类算法。它的基本思想是，通过迭代寻找K个簇（Cluster）的一种划分方案，使得聚类结果对应的损失函数最小。其中，损失函数可以定义为各个样本距离所属簇中心点的误差平方和：其中 代表第 个样本， 是 所属的簇，代表簇对应的中心点， 是样本总数。（2）具体步骤KMeans的核心目标是将给定的数据集划分成K个簇（K是超参）
1、KNN分类算法KNN分类算法（K-Nearest-Neighbors Classification），又叫K近邻算法，是一个概念极其简单，而分类效果又很优秀的分类算法。他的核心思想就是，要确定测试样本属于哪一类，就寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本，然后看这K个样本大部分属于哪一类，那么就认为这个测试样本也属于哪一类。简单的说就是让最相似的K个样本来投票决定。这里所说的距离
机器学习——k近邻算法（kNN）参考教材：机器学习实战（人民邮电出版社）Peter Harrington【美】著 语言：python 软件：VS code1.k近邻算法的概述k近邻算法采用不测量不同特征值之间的距离方法进行分类。算法的距离计算公式为欧式距离公式： k近邻算法的优缺点：优点：精度高、对异常值不敏感、五数据输入假定。缺点：计算复杂度高、空间复杂
近邻的非正式描述，就是给定一个样本集exset，样本数为M，每个样本点是N维向量，对于给定目标点d，d也为N维向量，要从exset中找出与d距离最近的k个点(k<=N)，当k=1时，knn问题就变成了最近邻问题。最naive的方法就是求出exset中所有样本与d的距离，进行按出小到大排序，取前k个即为所求，但这样的复杂度为O(N)，当样本数大时，效率非常低下. 我实现了层次knn(HKNN)
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2024-05-10 17:57:55
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“ 今天和大家分享一个做营销投放、做用户增长非常关注的指标模型：用户生命周期价值。”用户生命周期价值CLV（Customer Lifetime Value，也有称LTV：Life Time Value，两者完全一样），相信是很多小伙伴都听过的概念，可能很多朋友也应用过。但是真正这个模型的应用场景、计算逻辑的演变，可能很多朋友并没有做详细的探究。目前行业中大部分的文章也是泛泛而谈，简单套用
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2024-05-10 10:49:31
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#机器学习实战的KNN代码
def classify0(inX, dataSet, labels, k):
dataSetSize = dataSet.shape[0]
diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet
sqDiffMat = diffMat**2
sqDistances = sqDiffMat.sum(a
一、算法原理k近邻法（k-nearest neighbor，k-NN）是一种基本分类与回归方法。本书只讨论分类问题中的k近邻法。k近邻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，通过多数表决等方式进行预测。k近邻法不具有显式的学习过程。k近邻法实际上利用训练数据
文章目录一、孟母三迁与KNN二、别名三、历史四、算法（1）核心思想（2）算法描述（3）时间复杂度分析（4）算法的优缺点分析五、算法的变种（1）增加邻居的权重（2）用一定半径范围内的点取代k个邻居六、KNN在sklearn中的实现核心函数KNeighborsClassifier()找出最邻近的邻居：kneighbors()七、代码案例简单应用八、应用领域（1）分类问题（2）回归问题参考 一、孟母三
如果想全面了解聚类算法并对其进行区别和比较的话，最好能把聚类的具体算法放在整个聚类分析的语境中理解。聚类分析其实很简单，粗略看待就一下2个环节。1、相似性衡量（similarity measurement）相似性衡量又可以细分为直接法和间接法：直接法是直接求取input data的相似性，间接法是求取data中提取出的features的相似性。但无论是求data还是feature的相似性，方法都是
什么是K-邻近算法？K-邻近算法(k-NearestNeighbor)简称KNN，是分类算法中的一种。KNN通过计算新数据与历史样本数据中不同类别数据点间的距离对新数据进行分类。简单来说就是通过与新数据点最邻近的K个数据点来对新数据进行分类和预测。K-邻近分类算法是数据挖掘（classification）技术中最简单的算法之一，其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推断出你的类别。k-
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2024-09-26 14:42:35
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一.KNN算法介绍邻近算法，或者说K最邻近（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个邻近值来代表。近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法 。k近邻法是一种基本的分类和回归方法，是监督学习方法里的一种常用方法。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
比如R1路由直连的网段
172.16.30.0/24
172.16.31.0/24
172.16.32.0/24
172.16.33.0/24
172.16.34.0/24
为了在减少路由器的开销与带宽的利用，我们将这5个网段汇总成一条路由条目通告出去。
计算路由的条目的汇总，也就是将这些网段相同而连续的网络位进行归类进行判断。
原创
2009-09-18 23:41:34
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比如R1路由直连的网段
172.16.30.0/24
172.16.31.0/24
172.16.32.0/24
172.16.33.0/2
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精选
2013-02-25 15:05:21
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1.简述一下KNN算法的原理KNN既可以用于分类，也可以用于回归。本身没有显示的模型训练，多数情况用于分类算法。KNN算法我们主要要考虑三个重要的要素，对于固定的训练集，只要这三点确定了，算法的预测方式也就决定了。这三个最终的要素是k值的选取，距离度量的方式和分类决策规则。1，K值的选择一般选择一个较小的值，这取决于数据量的大小和数据维度。通常K为3~10.一种常见的做法就是设置K等于训练集中样本
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2024-05-27 14:06:07
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在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性，通常采用的方法就是计算样本间的距离。常用的有：欧氏距离：源于欧式空间中两点的距离公式，np.outer（计算内积）曼哈顿距离（城市街区距离）切比雪夫距离：国际象棋 闵可夫斯基距离：闵氏距离不是一种距离，而是一组距离的定义两个n维变量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的闵可夫斯基距离定义为： &nbs
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2024-05-17 13:42:25
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