“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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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
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
1.KNN分类和KNN回归的区别。首先，KNN分类解决的是分类问题，而KNN回归解决的是回归问题； 当响应变量是连续的，根据输入和回归函数，预测输出； 当响应变量是带有一定水平的因子型变量，就可以用来将输入变量进行分类。其次，从它们的作用可以看出，它们的作用不同，原理当然也不一样。 KNN分类把单个变量作为输入，根据相邻k个元素的最大类别进行分类；而KNN回归输入一个预测点x0，确定k个最接
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2024-05-23 13:19:45
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K近邻（K-nearest neighbors,KNN）是一种基本的机器学习算法，所谓K近邻，就是K个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的K个邻居来代表。KNN在做回归和分类额主要区别在于最后做预测的时候的决策方式不同，KNN在分类预测时，一般采用多数表决法；而在做回归预测时，一般采用平均值法。 首先输入样本进行分类，然后输入需要判断的物体根据KNN原则将其归类 KNN三要素K值的选
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2024-04-17 09:49:44
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问：k最近邻分类模型是非线性模型。答：正确。k最近邻分类模型是非线性模型，因为它的决策边界是由最近邻居点的类别决定的，而最近邻居点的分布通常是不规则的，因此决策边界也就不是线性的。因此，k最近邻分类模型是一种非参数化的方法，它能够适应各种复杂的数据集，并且不需要预先假设数据的分布形式。最近有一批数据，通过4个特征来预测1个值，原来用线性回归和神经网络尝试过，准确率只能到40%左右。用KNN结合网格
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2024-03-19 13:03:01
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1.KNN算法简介 K近邻法（k-nearest neighbor，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，就是“物以类聚，人以群分”。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
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2024-03-26 07:20:23
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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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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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KNN是一种基本分类与回归算法，它没有显式的学习过程。它不像其他模型有损失函数、有优化算法、有训练过程。对于给定的实例数据和其对应的所属类别，当要对新的实例进行分类时，根据这个实例最近的K个实例所属的类别来决定其属于哪一个类。KNN算法示意图：图1.KNN算法KNN算法过程如下：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，一般是选择多数表决法，即训练集里和预测
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2024-04-05 12:04:00
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前言：什么是KNN算法KNN 全称K-nearst neighbors，K近邻算法，是一种典型的监督学习算法。通俗地讲，K近邻算法实际上是将待预测的样本置入到数据集中（对于这个数据集的说明详见后文），然后通过用与它最靠近的K个样本来代表待预测的样本。记得看过一个论点：一个人的收入，可以通过用与他经常交往的五个人收入的平均数来确定。也就是所谓物以类聚，人以群分；近朱者赤，近墨者黑。KNN算法的思想就
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2024-04-19 17:43:00
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上上一章已经学习了感知机模型、策略和算法，感知机对于分类任务有着其优点，但是该模型是在具有强假设的条件下——训练数据集必须是线性可分的，但是如果数据集是呈现无规则的分布，那么此时如果要做分类任务，还可以考虑k近邻（KNN），这是一种基本的分类和回归方法，既可以做简单的二分类也可以做复杂的多分类任务，还可以做回归任务。KNN模型KNN模型实际上对应于对特征空间的划分，虽然没有具体的数学抽象语言描述，
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2024-02-12 21:35:32
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一般情况下k-Nearest Neighbor (KNN)都是用来解决分类的问题，其实KNN是一种可以应用于数据分类和预测的简单算法，本文中我们将它与简单的线性回归进行比较。KNN模型是一个简单的模型，可以用于回归和分类任务。大部分的机器学习算法都是用它的名字来描述的KNN也是一样，使用一个空间来表示邻居的度量，度量空间根据集合成员的特征定义它们之间的距离。对于每个测试实例，使用邻域来估计响应变量
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2024-01-26 09:42:58
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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算法是选择与输入样本在特征空间内最近邻的k个训练样本并根据一定的决策规则，给出输出结果 。KNN算法是
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2024-04-25 10:56:14
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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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import numpy as np
import pandas as pd对数据集操作data=pd.read_csv(r"F:\数据集\Iris数据集\iris.csv")
#删除Unnamed: 0与Species对应的列（特征），因为现在进行回归预测，类别信息就没有用处了
data.drop(["Unnamed: 0","Species"],axis=1,inplace=True)
#删除
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2024-04-21 17:32:08
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话不多说，直接上代码，数据集在百度网盘中，链接如下： 链接：https://pan.baidu.com/s/1gOTQ1KbFUmDNQYA_0nWg 提取码：softimport matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_csv(
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2023-07-07 21:19:47
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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
k近邻法（KNN）原理小结1. k 近邻法算法2. k 近邻法模型2.1 k值的选择2.2 距离度量2.3 分类决策规则3. k 近邻法实现：kd（k-dimension）树3.1 构造kd树3.2 搜索kd树3.3 kd 树预测4. 代码示例5. 模型评价完整代码地址参考 本博客中使用到的完整代码请移步至: 我的github：https://github.com/qingyujean/Mag
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2024-06-08 20:52:03
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