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
4.1 一元回归分析
4.1.1
回归方程的计算
在高等数学中，研究函数两个变量的关系，它们是确定的关系，当自变量取定后，随之唯一确定。现实中，两个变量与经常有相关关系。例4.1 研究化肥用量与小麦产量之间的关系，试种7块，每块一亩，得到实验数据（单位kg）：
化肥用量：15, 20, 25, 30, 35, 40, 45小麦产量：330, 345, 365, 405
K-means方法是一种非监督学习的算法，它解决的是聚类问题。1、算法简介：K-means方法是聚类中的经典算法，数据挖掘十大经典算法之一；算法接受参数k,然后将事先输入的n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足聚类中的对象相似度较高，而不同聚类中的对象相似度较小。2、算法思想：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类，通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直到得到最好的聚
机器学习十大算法之Matlab-3KNNKNNMatlab代码例子1-KNN算法的Matlab实现例子2-三分类例子3-系统自带函数进行调用例子4-系统自带函数进行调用 KNNMatlab代码例子1-KNN算法的Matlab实现knn_mat.m%k近邻算法的MATLAB实现
clc, clear all, close all;
%利用高斯分布生成打斗片数据和标签
mu1=[8 3]; %均值
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2024-10-09 11:57:04
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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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介绍在我遇到的所有机器学习算法中，KNN是最容易上手的。尽管它很简单，但事实上它其实在某些任务中非常有效(正如你将在本文中看到的那样)。甚至它可以做的更好？它可以用于分类和回归问题！然而，它其实更擅长用于分类问题。我很少看到KNN在任何回归任务上实现。我在这里的目的是说明并强调，当目标变量本质上是连续的时，KNN是如何有效的运作的。 在本文中，我们将首先了解KNN算法背后的思
“线性/非线性回归分析Matlab算例”01—一元线性回归分析代码：% 一元回归x=[1097 1284 1502 1394 1303 1555 1917 2051 2111 2286 2311 2003 2435 2625 2948 3055 3372];%自变量时间序列数据y=[698 872 988 807 738 1025 1316 1539 1561 1765 1762 1960 190
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2024-03-08 17:45:09
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目录1. 基本定义2. 算法原理2.1 算法优缺点2.2 算法参数2.3 变种3.算法中的距离公式4.案例实现4.1 读取数据 4.2 分离训练集和测试集4.3 归一化处理 4.4 计算欧氏距离4.5 排序和输出测试结果4.6 计算准确率总代码1. 基本定义 k最近
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2024-08-28 16:11:26
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KNN 算法其实简单的说就是“物以类聚”，也就是将新的没有被分类的点分类为周围的点中大多数属于的类。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，思想很简单：如果一个样本的特征空间中最为临近（欧式距离进行判断）的K个点大都属于某一个类，那么该样本就属于这个类。这就是物以类聚的思想。当然，实际中，不同的K取值会影响到分类效果，并且在K个临近点的选择中，都不加意外的认为这K个点都是已经分类好的了，否则该
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2024-08-11 15:37:23
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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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一、 引言K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，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。 尽管kNN算法的思想比较简单，但它仍然是一种非常重要的机器学习（或数据挖掘）算法。在2006年12月召开的 IE
【火炉炼AI】机器学习030-KNN分类器模型的构建(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )KNN(K-nearest neighbors)是用K个最近邻的训练数据集来寻找未知对象分类的一种算法。其基本的核心思想在我的上一篇文章中介绍过了。 1. 准备数据集此处我的数据集准备包括数
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2024-07-05 13:09:11
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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
KNN 算法其实简单的说就是“物以类聚”，也就是将新的没有被分类的点分类为周围的点中大多数属于的类。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，思想很简单：如果一个样本的特征空间中最为临近(欧式距离进行判断)的K个点大都属于某一个类，那么该样本就属于这个类。这就是物以类聚的思想。当然，实际中，不同的K取值会影响到分类效果，并且在K个临近点的选择中，都不加意外的认为这K个点都是已经分类好的了，否则该
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2024-04-25 11:07:27
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play with knn1. 什么是knn1.1. 什么是knn1.2. knn适用范围2. knn实验前的准备2.1. knn的实验要点3. knn的matlab实验【使用UCI数据集】3.0. KNN函数自带用例3.1. UCI数据集3.2. knn实验计划3.3. 数据集筛选3.4. play with knn4. 总结 1. 什么是knn1.1. 什么是knn来了一个无标签的样本，找它
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2024-04-23 15:30:36
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K-最近邻分类方法（KNN，k-nearest-neighbor classifier)是一种惰性学习法，所谓惰性就是KNN不像一些算法(比如SVM)一样在接收待分类数据前就已经根据训练数据构造好了分类模型，而是会在接受到训练数据后，只是对训练数据进行简单的存储，并不构造分类模型，在接受到待分类数据时，KNN通过计算待分类数据X与所有训练数据之间的距离，选择前K个距离X最近的数据，并将这K个距离最
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2024-05-07 15:42:45
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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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