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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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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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
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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1.7特征工程-特征预处理1 什么是特征预处理通过一些转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程2.包含内容归一化标准化3.apisklearn.preprocessing4.归一化定义：对原始数据进行变换把数据映射到(默认为(0，1))之间api:sklearn.preprocessing.MinMaxScalar(feature_range=(0,1)…)参数：feature_ra
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2024-07-18 22:49:44
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KNN算法被称为 lazy 算法，只有在判断未知类别的元素时才会建立模型进行计算。KNN算法可以分为以下三步：1 存储已知类别的元素。2 来了一个新的元素后，计算所有已知元素与它的欧式距离。可以采用加权欧氏距离来计算。3 取出与待分类元素最近的k个类型已知的元素，这个k个元素中大多数元素属于哪个类别，那么待分类元素就属于哪个类别。怎样存储？怎样使第二步的计算量最少？例子： 已知一些电影的类别(ro
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2024-07-15 16:17:25
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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
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2024-04-22 20:02:22
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文章目录老铁们✌，重要通知?！福利来了！！！?8.KNN8.1 简述一下KNN算法的原理?8.2 如何理解kNN中的k的取值？8.3 在kNN的样本搜索中，如何进行高效的匹配查找？8.4 KNN算法有哪些优点和缺点？8.5 不平衡的样本可以给KNN的预测结果造成哪些问题，有没有什么好的解决方式？8.6 为了解决KNN算法计算量过大的问题，可以使用分组的方式进行计算，简述一下该方式的原理。8.7
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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KNN (K-Nearest Neighbors) 算法是一种常用的分类与回归方法。它的基本思想是对于给定的一个样本，在训练数据集中寻找与它最近的K个邻居，通过这K个邻居的信息来预测这个样本的类别或数值。 KNN算法可以用于分类（比如手写识别）和回归（比如预测房价）问题。它的基本流程如下：准备训练数据：需要准备一组有标签的数据，这些数据将用于训练KNN模型。计算样本与训练数据的距离：需要选择一个合
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2023-06-28 09:25:49
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knn算法原理①.计算机将计算所有的点和该点的距离②.选出最近的k个点③.比较在选择的几个点中那个类的个数多就将该点分到那个类中KNN算法的特点：knn算法的优点：精度高，对异常值不敏感，无数据假设knn算法的缺点：时间复杂度和空间复杂度都比较高knn算法中遇到的问题及其解决办法1、当样本不平衡时，比如一个类的样本容量很大，其他类的样本容量很小，输入一个样本的时候，K个临近值中大多数都是大样本容量
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2024-07-12 07:21:28
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前面文章分别简单介绍了线性回归，逻辑回归，贝叶斯分类，并且用python简单实现。这篇文章介绍更简单的 knn， k-近邻算法(kNN，k-NearestNeighbor)。k-近邻算法(kNN，k-NearestNeighbor)，是最简单的机器学习分类算法之一，其核心思想在于用距离目标最近的k个样本数据的分类来代表目标的分类(这k个样本数据和目标数据最为相似)。原理kNN算法的核心思想是用距离
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2023-11-11 22:53:56
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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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原标题：【模型工具】耦合python和 SWMM的城市排水系统模型预测算法原文信息题目：Leveraging open source software and parallel computing for model predictive control of urban drainage systems using EPA-SWMM5作者：Jeffrey M. Sadlera, Jonathan
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2024-08-11 15:30:08
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1.KNN算法概述用官方的话来说，所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上面所说的K个邻居）， 这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。2.KNN算法原理 如果K=3，绿色圆点的最近的3个邻居是2个红色小三角形和1个蓝色小正方形，少数从属于多数，基于统计的方法，判定绿色的这个待分类点属于红色的三角形一类。 如果K
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2024-03-20 16:43:02
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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
在现代数字化娱乐时代，电影已成为人们生活中不可或缺的一部分。随着互联网和大数据技术的发展，用户们对电影的推荐需求逐渐增高。为了更有效地满足用户的个性化需求，基于机器学习的自动化电影类型预测变得尤为重要。利用 KNN（K-最近邻）算法，我们可以对电影进行分类预测，从而提升用户的观影体验。
### 时间轴
```mermaid
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title 电影类型预测项目时间轴
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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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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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并行计算实现KNN算法零.环境GPU型号为GTX1050,详细信息如下: Device 0: "GeForce GTX 1050"
CUDA Driver Version / Runtime Version 11.1 / 11.1
CUDA Capability Major/Minor version number: 6.1
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