目录前沿一.机器学习与分类问题2.1.数学抽象二.KNN算法思想2.1.核心思想2.2.KNN算法的步骤2.3.工作原理2.4.参数选择2.5.KNN算法实例3.KNN算法的缺点与改进3.1.KNN算法的核心要素3.1.1.KNN的距离计算3.1.2.核心要素：K的大小3.1.3.KNN的缺点改进 前沿 KNN算法即我们常说的K邻近算法(K-nearest neighbors)，从他的表面意思
说到回归，大家第一个想起的肯定是线性回归，但也有其它的回归，就像说到旺旺大家总觉得是旺仔牛奶或者旺旺仙贝，但是没想到它还自己开了一家医院。我们略过第三章的线性回归部分：它从简单线性回归讲起，介绍了
统计量，接着是多元（multiple，没有用矩阵表示）线性回归，当然还有哑变量与交互项的使用与参数解释，然后自然引出了线性回归可能存在的问题——数据本身非线性、误差项非独立、异方差、异常值
KNN（K-Nearest Neighbor）算法的优劣 KNN算法是机器学习最基础的算法，它的基本原理就是找到训练数据集里面离需要预测的样本点“距离最近”的k个对象，取其中出现最多的标签作为预测值。 其他更先进的机器学习算法是在训练集上花大量时间训练出一个模型，预测时只要用这个模型直接快速预测，而无需再去处理训练集。而KNN算法恰好相反，其没有训练过程，但在预测过程中要遍历训练集，因而预测花费较
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2024-04-04 12:53:47
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前言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。本文将在不同的小节详细地介绍 KNN 算法在分类和回归两种任务下的运用原理。 KNN 算法的思想非常简单：对于任意的 n 为输入向量，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，那就是它没有
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2024-06-13 18:19:22
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前言CTR预估是推荐系统中重要的问题，根据历史数据，我们需要预测用户是否点击。CTR预估同样可以运用到广告中，预测广告的点击率等。CTR数据形式CTR预估问题的数据形式一般是这样的：列名：特征1，特征2，…，特征n，是否点击这其实也是二分类问题，预测是否点击。对于CTR这种二分类问题，我们可以用LR模型。由于LR模型是线性模型，我们需要对原始数据进行特征工程的时候，提取出原始特征的高阶组合特征。比
数据类型可以有：数字，分类变量，二进制，email，微博，用户数据，json，地理位置，传感器数据等。数据定量或者定性的属性值，比如身高，体重，年龄，性别，学科成绩等。算法简介：分类（classification）：给定一些属性标签，预测它们的一些属性。比如给定一些学生的初一初二的成绩，预测初三时的成绩。或者给定一些学生以往的成绩，预测其是否能够进入一本线等。（根据以往见过的例子，对新的数据进行预
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2024-05-14 12:09:40
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摘要： 本文以knn算法为例简要介绍如何使用分类算法来完成回归任务。关键字： knn算法，回归任务。前言之前的文章（【机器学习】sklearn机器学习入门案例——使用k近邻算法进行鸢尾花分类、【机器学习】K近邻(knn)算法是如何完成分类的？）已经介绍了knn算法的思想以及如何使用sklearn去实现这个算法了，其实大多的分类算法也是可以做回归的，特别是当训练数据比较多的时候效果就更加明显。下面让
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2024-02-29 13:28:46
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KNN回归模型的认识与使用写在前面：emm，距离上次更新文章已经过去很长一段时间了，中间呢经历了一些曲折。人生嘛，总是被各种惊喜和意外肆意裹挟，等闲视之就好！“泰山崩于前而色不变”，就会有所成长。好了，闲话不多说，上干货！初识KNN模型KNN模型，是一种紧邻算法，也叫K紧邻(K-Nearest-Neighbor)，在数据挖掘算法中是最简单并且基础的一种算法模型，在实际的运用中，不仅有分类方面的应用
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2024-04-23 11:22:35
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一、简单k-近邻算法本文将从k-近邻算法的思想开始讲起，使用python3一步一步编写代码进行实战训练。并且，我也提供了相应的数据集，对代码进行了详细的注释。除此之外，本文也对sklearn实现k-近邻算法的方法进行了讲解。实战实例：电影类别分类、约会网站配对效果判定、手写数字识别。本文出现的所有代码和数据集，均可在我的github上下载，欢迎Follow、Star：Github代码地址1、k-近
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2024-08-11 12:59:18
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前言首先跟各位读者朋友道个歉，这篇文章来的较晚，距离上一篇有关数据分析中异常值的判断已超过3个月。在《Python数据清洗--异常值识别与处理01》文中，介绍了两种单变量...
原创
2022-08-22 09:46:07
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kNN算法本身简单有效，它是一种lazy-learning算法，分类器不需要使用训练集进行训练，训练时间复杂度为0。kNN分类的计算复杂度和训练集中的文档数目成正比，也就是说，如果训练集中文档总数为n，那么kNN的分类时间复杂度为O(n)。 KNN算法不仅可以用于分类，还可以用于回归。通过找出一个样本的k个最近邻居，将这些邻居的属性的平均值赋给该样
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2024-04-07 13:24:57
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物以类聚，人与群分。 ——《易经》 KNN模型（K-Nearest Neighbor，K-近邻算法）是一个典型的非参数模型，也就是说，计算机通过KNN学到的知识并不是以数值权重的方式存储下来的。 1、模型原理 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象
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2024-05-06 18:12:06
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KNN算法 一，问题分析 KNN最邻近分类算法的实现原理：为了判断未知样本的类别，以所有已知类别的样本作为参照，计算未知样本与所有已知样本的距离，从中选取与未知样本距离最近的K个已知样本，再以k个样本中占多数的类别作为预测结果。 算法中关键的点是“距离”的计算和占多数类的判断。距离的计算，本次采用欧氏距离，以二维平面为例，这里的“距离”在数学上即为两点的直线距离，公式如下： 三维或更高维在此基础上
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2024-04-07 23:27:18
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KNN最近邻法实现回归预测的基本思想：****根据前3个特征属性，寻找最近的k个邻居，然后再根据k个邻居的第4个特征属性，去预测当前样本的第4个特征属性（花瓣宽度）import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_csv('Iris.csv',header = 0)
data.drop(['Id','Species'],axis = 1,
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2024-03-29 13:31:05
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前言首先跟各位读者朋友道个歉，这篇文章来的较晚，距离上一篇有关数据分析中异常值的判断已超过3个月。
原创
2022-08-23 21:27:59
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机器学习–KNN（scikit-learn,sklearn）KNN（K- Nearest Neighbor）法即K最邻近法，最初由 Cover和Hart于1968年提出，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。该方法的思路非常简单直观：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。该方法在定类决策上只依据最邻近的
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2024-05-17 08:27:39
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# 如何使用KNN算法预测房价（Python）
## 引言
欢迎来到这篇教程！在这里，我将向你详细介绍如何使用K最近邻（KNN）算法来预测房价。无论你是一名刚刚入行的小白还是一名经验丰富的开发者，我都会尽力让这篇文章易于理解和跟随。让我们开始吧！
## 整体流程
在开始具体操作之前，我们先来看一下整个流程。下面是我们实现“KNN预测房价”任务的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| --
原创
2024-02-20 06:19:40
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看过《非诚勿扰》节目的朋友们都知道，节目开始有个选择心动区和观察区的环节。假设你是负责设计预测嘉宾偏好的程序员，我们将做个预测程序，根据嘉宾前面几次选择的女嘉宾，大致可以估算下下面出来的女嘉宾，他到底会不会喜欢。让我们开始吧。 首先简单介绍下算法， KNN的全称是k- Nearest Neighbors. 在数据中找到最接近的数据，然后根据剩下的k个数据做选择。 怎么测量A数据和B数据是否接近方面
knn算法即： K-近邻算法（K Nearest Neighborhood），物以类聚人以群分，这是一种根据你的邻居，对你进行分类的方法。knn方法属于监督学习方法，其原理是： 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为人为设定的超参数提到远近就离不开距离，在学习knn算法之前，建议
标记了一些自己认为比较重要的句子，同时自己为了以后回顾方便就搬了过来。这是一个关于统计机器学习的系列笔记。既可以做分类，也可以做回归，这点和决策树算法相同。KNN做分类预测时，一般是选择多数表决法，即训练集里和预测的样本特征最近的K个样本，预测为里面有最多类别数的类别。而KNN做回归时，一般是选择平均法，即最近的K个样本的样本输出的平均值作为回归预测值。由于两者区别不大，虽然本文主要是
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2024-07-01 17:44:33
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