1. kNN分类算法原理 1.1 概述 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。[ 机器学习，算法本身不是最难的，最难的是： 1、数学建模：把业务中的特性抽
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2024-08-12 13:47:45
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（0）knn算法from numpy import *
import operator
def classify0(intx,dataset,labels,k):
dataSetSize=dataset.shape[0] #ndarray.shape 数组的维度，对于矩阵，n行m列
diffMat=tile(intx,(dataSetSize,1))-dataset #tile（
论文概述论文题目：k-NearestNeighbors on Road Networks: A Journey in Experimentation and In-MemoryImplementation 一、主要内容K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法，这个算法是机器学习中的一个经典的算法。早先的研究中，KNN算法的实现都是基于磁盘的，很少有人研究KNN算法在内存上的
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2024-06-07 15:53:01
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KMeans聚类基于python有两种实现方式，一种是手动写算法实现聚类，另一种是采用写好的算法自动实现聚类，下面针对两种方法进行代码实现一、数据准备 文件 testSet.txt 数据如下：1.658985 4.285136
-3.453687 3.424321
4.838138 -1.151539
-5.379713 -3.362104
0.9725
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2024-09-19 20:02:19
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文章目录一、KNN 简介二、KNN 核心思想实例分析：K 值的影响三、KNN 的关键1. 距离计算1. 闵可夫斯基距离2. 曼哈顿距离3. 欧氏距离4. 切比雪夫距离5. 余弦距离总结2. K值选择四、KNN 的改进：KDTree五、KNN 回归算法六、用 sklearn 实现 KNN函数原型可选参数方法参考链接 一、KNN 简介KNN 算法，或者称 k-最近邻算法，是 有监督学习 中的 分类算
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2024-08-11 15:54:49
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K nearest neighborKNN，全名k近邻算法。KNN的核心思想是先计算每个样本与单个特征空间上的距离（距离可有欧式距离、曼哈顿距离、马氏距离等，详见附录一），再找出与每个样本距离最近的k个点，最后将其归类为k个邻居中类别最多的那一类；适用场景：一般多用于分类任务，也可用来处理回归任务。优点：原理简单，易于理解；对异常值不敏感；对数据的特征类型没有明确的要求；缺点：样本不平衡问题，容易
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2024-05-12 13:16:36
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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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KNN（K最近邻算法）1、KNN行业应用：比如文字识别，面部识别；预测某人是否喜欢推荐电影（Netflix）；基因模式识别，比如用于检测某中年疾病；客户流失预测、欺诈侦测（更适合于稀有事件的分类问题）KNN应用场景：通常最近邻分类器使用于特征与目标类之间的关系为比较复杂的数字类型，或者说二者关系难以理解，但是相似类间特征总是相似。KNN算法：简单有效，对数据分布没有假设，数据训练也很快但是它没有模
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2024-07-24 16:19:38
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一、绪论K近邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用。比如，我们判断一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了。这里就运用了KNN的思想。KNN方法既可以做分类，也可以做回归，这点和决策树算法相同。 KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同。KNN做分类预测时，一般是选
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2024-04-03 14:21:26
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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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KNN算法概述 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Kmeans有点像（Kmeans是无监督学习算法），但却是有本质区别的。那么什么是KNN算法呢，接下来我们就来介绍介绍吧。二.KNN算法介绍 KNN的全称是K Nearest Neighbors，意思是K个最近的邻居，从这个名字我们就能看出一些K
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2024-04-11 13:07:47
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KNN-machine leanring notes1.数据预处理2.分类精准度3.超参数3.1 超参数简介3.2超参数一-对于KNN来说寻找最好的K3.3 超参数二-权重3.4超参数网格搜索总结 1.数据预处理通常情况下我们的数据集都是按照一定规律导出,这时我们需要通过一定的方法都数据集进行打乱,这样才能更好的符合随机抽样的过程# 方法1# 使用concatenate函数进行拼接，因为传入的矩
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2024-09-11 06:38:38
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买了王斌老师翻译的《机器学习实战》一书，里面全是干货，既可以练python，又可以学习机器学习算法知识，挺不错的，学习一些东西这里分享下。 k-近邻算法（knn），它的核心思想就一句话，如果两个东西各方面属性都很相似，那么这两个东西属于同一类。k的意思是有很多东西和你要判断的东西相似（称作x）， 那么找出和x各方面属性最相似的k个东西，如果这k个东西里面大部分都属于类C，那么x就属于类C。
一.Scikit-Learn许多知名机器学习的算法实现的库1.Scikit-Learn 包含，分类，聚类，回归，模型选择，特征处理，维度缩小几个大的功能模块，导入Sklearn模块import sklearn2.机器学习的步骤分析#1.获取数据集 #2.数据基本的处理和分析（分析主要是找特征） #3.特征工程 #4.机器学习 #5.模型评估3.KNN算法的代码实现#从sklearn的邻居中导入KN
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2024-06-20 13:59:57
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KNN算法相对于其他算法是一种特别好实现且易于理解的分类算法，主要根据不同特征之间的距离来进行分类。一般的分类算法首先要训练一个模型，然后用测试集检验模型，但是KNN算法不用训练模型，直接采用待测样本与训练样本的距离来实现分类。 KNN基本原理：根据距离函数计算待分类样本X和每个训练样本的距离，选择与待分类样本距离最
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2024-04-16 16:10:00
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在机器学习中我们对常用模型已有初步的了解，那么在实践中成功的应用机器学习模型算法才是更加重要的。而对于何时使用哪一种模型效果会更好，对此我做出的一些简单总结1.KNN （k近邻） 适用于小型数据集，knn作为基准模型有很好的效果，但是因为预测性能不佳，导致其适用性的减弱，但是其原理简单，比较容易解释2.线性回归（线性模型） 线性模型是一种非常常用的算法，在性能上比较可靠，适用于非常大的数据集，并且
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2024-07-27 17:27:02
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数据-weather数据集outlooktemperaturehumiditywindplay ballsunnyhothighweaknosunnyhothighstrongnoovercasthothighweakyesrainmildhighweakyesraincoolnormalweakyesraincoolnormalstrongnoovercastcoolnormalstrongye
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2024-04-01 08:29:04
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定义kNN == k-NearestNeighbor k个最近的邻居核心思想——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。最大特点——kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。适用情况——类域的交叉或重叠较多的待分样本集例子已知条件如下一、聪明人用蓝色方块 表示二、笨人用红色三角形 表示三、有个村庄，里面只有两种
ML之kNN：k最近邻kNN算法的简介、应用、经典案例之详细攻略目录kNN算法的简介1、kNN思路过程1.1、k的意义1.2、kNN求最近距离案例解释原理—通过实际案例，探究kNN思路过程2、K 近邻算法的三要素k最近邻kNN算法的应用k最近邻kNN算法的经典案例1、基础案例kNN算法的简介 邻近算法，或者说K最近...
原创
2022-04-22 16:20:00
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原创
2021-06-15 20:26:51
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