1、KNN算法概述 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，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 2、KNN算法介绍 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
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2024-08-08 16:43:29
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1、KNN算法概述 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，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 2、KNN算法介绍 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
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2023-07-04 21:34:51
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knn算法1.knn的优缺点 knn又叫k近邻算法，顾名思义k近邻算法突出近邻一词，也就是neighbor，knn算法是一种重预测轻训练的算法，算法的核心在于预测，所以很可能预测过程会非常缓慢，所以在使用knn算法时，对数据的预处理非常重要，因为预测速度过慢所以knn往往不能处理数据特征过多的数据，对于大多取值为0的稀疏矩阵数据集来说，效果尤其不好。2.knn算法参数 第一个参数n_neighbo
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2024-05-04 19:52:49
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KNN算法k-近邻算法（kNN)， 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进⾏⽐较， 然后算法提取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中前k个最相似的数据， 这就是k-近邻算法中
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2024-06-14 22:17:59
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KNN一、算法简述二、运行原理2.1、算法核心思想2.2、距离计算2.3、K值选择三、算法实现3.1、Sklearn KNN参数概述3.2、 KNN代码实例四、算法特点五、算法优缺点六、KNN 和 K-means比较 一、算法简述KNN 可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一。注意：KNN 算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法 K-means 有点像
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2023-08-14 16:55:46
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和普通的机器学习算法一样，DNN也会遇到过拟合的问题，需要考虑泛化，这里我们就对DNN的正则化方法做一个总结。一、L1&L2正则化想到正则化，我们首先想到的就是L1正则化和L2正则化。L1正则化和L2正则化原理类似，这里重点讲述DNN的L2正则化。而DNN的L2正则化通常的做法是只针对与线性系数矩阵,而不针对偏倚系数。利用我们之前的机器学习的知识，我们很容易可以写出DNN的L2正则化的损失
决定高度，格局决定结局。摘要：用Python 一步...
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2023-04-26 08:46:04
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递推算法给定一个数的序列H0,H1,…,Hn,…若存在整数n0，使当n>n0时,可以用等号(或大于号
原创
2022-03-29 14:14:04
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KNN算法原理KNN概念KNN：K-Nearest Neighbour，分类算法中最简单的算法之一，其核心思想是如果离某一个样本最近的k个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，并具有这个类别上样本的特性。KNN不但可以预测分类，含可以做回归分析（预测具体的值）。有已知N个分类结果的样本点，对新纪录 r 使用KNN将其分类的步骤：step1：确定 k 值，确定计算距离的公式，比如欧式
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2024-05-10 17:02:20
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2017-05-28 00:22:00
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递推算法使用“步步为营”的方法，不断利用已有的信息推导出新的东西顺推法：是指从已知条件出发，逐步推算出要解决问题的方法逆推法是指从已知的结果出发，用迭代表达式推算出问题的开始条件，即顺推法的逆过程例1#include <stdio.h>#include NUM 13int main(){ int i; &n
原创
2017-08-16 12:04:16
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第一次写博客，欢迎大家来观看，之后会有连载，主要是用于学习机器学习实战（Machine Learning in Action）这本书的例子 今天先介绍一下KNN分类KNN原理：存在一个样本数据集合，也做训练集，并且样本中的每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（
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2023-08-09 16:52:33
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KNN是什么？邻近算法，或者说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。KNN是有监督学习KNN原理？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KNN实现步骤？1.数据预处理 2.采用合适的数据结构储存训练集和测试集 3.设定参数，如K 4.维护一个大小为k的的按距离由大
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2024-04-25 17:40:20
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KNN算法：近朱者赤近墨者黑一个例子：KNN原理又一个例子：使用KNN预测鸢尾花类型1、数据加载2、加载训练数据与测试数据3、使用sklearn的KNN进行预测4、检查一下预测的正确率 一个例子：KNN原理设想一个场景在一个小镇上有两个小区，一个是高档小区，另一个是贫民区，两个小区中间有一条河流。某一天，这个小镇上新来了一户人家，在不接触这家人的情况下，你怎么判断新来的这家是不是富人呢？俗话说“
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2024-03-31 22:04:10
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本文参考：常用数据挖掘算法总结及 Python 实现，机器学习实战，以及网友算法思路： 存在一个样本数据集，也称作训练样本集，并且样本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的数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似的数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本集中前k个最相似的数据，这就是k-
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2024-06-10 10:30:13
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KNN分类算法KNN是机器学习种最简单的分类算法，而图像分类也是图像识别种最简单的问题，所以这里使用KNN来做图像分类，帮忙大家初步了解图像识别算法。KNN（K-NearestNeighbor）,即K-最近邻算法，顾名思义，找到最近的k个邻居，在前k个最近样本(k近邻)中选择最近的占比最高的类别作为预测类别。KNN算法的计算逻辑：给定测试对象，计算它与训练集中每个对象的距离；圈定距离最近的k个训练
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2024-04-30 21:42:08
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目录KNN算法的思想算法的缺点欧氏距离KNN代码实现 KNN算法的思想为了判断未知实例的类别，以所有已知类别的实例作为参照选择参数k计算未知实例与所有已知实例的距离选择最近k个已知实例根据少数服从多数的投票法则，让未知实例归类为k个最邻近样本中最多数的类别算法的缺点算法复杂度较高（需要比较所有已知实例与要分类的实例）当其样本分布不平衡时，比如其中一类样本过大（实例数量过多）占主导的时候，
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2024-06-25 14:39:19
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本篇博客是对KNN关键知识点的总结，包括以下几个方面：1.KNN原理介绍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，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠
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2024-02-17 12:24:10
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**2021年6月23日** 今天的目标是学习： 1.序列-索引、切片 2.序列-加法、乘法 3.序列-常用的内置函数序列：索引，切片KNN算法（K-Nearest Neighbors Algorithm）： 什么是KNN算法呢？ 首先从分类上看，KNN算法属于监督型机器学习的算法，从功能上看，KNN算法常用于分类。 其优点有： 准确度高、对异常值不敏感、对数据无需假设（不理解），训练速度快。 其
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2023-06-16 14:27:38
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目录前言一、KNN算法介绍二、KNN算法原理1.原理2.欧氏距离3.曼哈顿距离三、KNN算法实例1.代码2.结果总结前言记录学习KNN算法一、KNN算法介绍KNN（K-Nearest Neighbor，k近邻）算法是一种基本的分类与回归方法，它的基本思想是：在特征空间中，如果一个样本的k个最近邻居大多数属于某一类别，则该样本也属于这一类别。在KNN算法中，首先需要度量样本之间的距离，通常采用欧氏距
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2024-07-25 14:59:26
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