机器学习的定义是：通过对大量的数据分析 ，来生成 一个模型 （或者一个函数 ，通过对大量的数据求出**F（x）**的过程），利用模型来预测结果解决问题库，通过预测的结果来调整 模型， 是一个循环的过程。 这个过程其实有点像学生的学习，学生通过做某一类题来训练自己解决这一类问题的模型，然后利用解题模型来解决问题，有问题的结果来调整自己的解决问题的模型。机器学习分为有监督与无监督的学习 有监督的学习是
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2024-06-29 08:01:57
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本文数据为真实数据，但是数据量少，不能作为科学用途，数据来源数据集上kaggle，点击dataset，搜prostate cancer，第二个就是，本文所用数据为100条，文章最后有本文所使用数据。 目录题目完整代码详解代码导入文件对数据进行分类求距离函数KNN函数正确率判断代码改进所用文件教学视频 题目医学上判断肿瘤需要通过"radius",“texture”,“perimeter”,“area
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2024-02-29 13:31:32
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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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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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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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在数据分析和数据挖掘的过程中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如K最近邻（KNN）和K均值（K-Means）。当然衡量个体差异的方法有很多，最近查阅了相关的资料，这里整理罗列下。 为了方便下面的解释和举例，先设定我们要比较X个体和Y个体间的差异，它们都包含了N个维的特征，即X=（x1， x2， x
本文介绍机器学习中入门的KNN（K-Nearest Neighbors ）分类算法。
参考：https://scikit-learn.org.cn/view/695.htmlhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/38430467https://zhuanlan.zhihu.com/p/53084915https://zhuanlan.zhihu.com/p/23191325一：
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2023-11-30 19:46:48
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一、KNN算法简介： 用一句通俗易懂的话来形容KNN算法，便是：“近朱者赤，近墨者黑”。为什么这么说呢？看看它的的算法原理吧。 算法原理：计算测试样本与每个训练样本的距离（距离计算方法见下文），取前k个距离最小的训练样本，最后选择这k个样本中出现最多的分类，作为测试样本的分类。如图所示，绿色的为测试样本，当k取3时，该样本就属于红色类；当k取5时，就属于蓝色类了。所以k值的选择很大程度影响着该算法
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2024-03-19 17:00:40
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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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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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KNN算法是机器学习领域中一个最基本的经典算法。它属于无监督学习领域的算法并且在模式识别，数据挖掘和特征提取领域有着广泛的应用。 给定一些预处理数据，通过一个属性把这些分类坐标分成不同的组。这就是KNN的思路。 下面，举个例子来说明一下。图中的数据点包含两个特征： 现在，给出数据点的另外一个节点，通
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2018-06-07 14:15:00
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k-近邻法简介 k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，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个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较
ROC曲线是Receiver Operating Characteristic Curve的简称，中文名为“受试者工作特征曲线”。ROC曲线源于军事领域，而后在医学领域应用甚广，“受试者工作特征曲线”这一名称也正是来自于医学领域。 ROC曲线的横坐标为假阳性率（False Positive Rate，FPR）；纵坐标为真阳性率（True Positive Rate，TPR）。FPR和TPR的计算方
机器学习:分类按照是否有标签(答案)有监督学习(都有标签)半监督学习(部分标签)无监督学习 (无标签)监督学习(Supervised learning)按照数据预测的结果分类 Classification 预测的值是离散的 股票的涨还是跌(二分类) 鸢尾花数据集分类,识别0~9数字回归 Regression 预测的值是连续的 股票的价格, 房屋的价格KNN算法的原理介绍优点k nearest ne
1.1MapReduce定义MapReduce是一个分布式计算框架，用于编写批处理应用程序，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。这里以词频统计为例进行说明，MapReduce 处理的流程如下：input : 读取文本文件；splitting : 将
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2024-04-19 17:24:59
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KNN算法笔记1.k-近邻算法简介 简单来说，knn算法采用测量不同特征值之间的距离的方法进行分类； 它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，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个数据与所属分类的对
1.算法概要k-NearestNeighbor分类算法，顾名思义，找到K个与待测数据最近的样本数据，根据K个样本类别情况来判断待测数据的类别。为什么可以这样？相近的物体往往具有一些共性，例如，在学校里一般成绩比较好的学生都喜欢坐在一起，而有些成绩较差的往往也喜欢玩到一块去。KNN算法有三个步骤： 1.算距离：计算待测数据到每个样本数据的距离 2.找邻居：选出K个距离最近的样本数据 3.做分类：在前
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2024-04-17 11:39:37
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目录一、KNN介绍K-近邻(K-Nearest Neighboor)算法定义理解K近邻总结KNN⼯作流程二、案例实现 作为机器学习中最基础的算法，KNN在简单分类问题上有其独特的优势，其理念类似于中国的成语“近朱者赤，近墨者黑”，这种将特征数字转化为空间距离判断的方法也是我们认识机器学习世界的第一步。一、KNN介绍K-近邻(K-Nearest Neighboor)算法定义如果⼀个样本在特征空间中
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2024-03-21 22:36:52
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引言手写识别也是当前机器学习的一大热点，数字手写识别是手写识别中的基础，我们用到的是knn算法，今天给大家讲一下我的实现方法；环境IDE：Eclipse 语言：Java项目：数字手写识别思路数据采集：我们知道，一张图片可以被看作一个个点组成的矩阵，对于手写数字，我们只要创建一个全0数组当作背景，手写完毕把数字所占区域置为1，就可以保存当作一个样本了，如下图所示。 算法:KNN算法，其距离度量我们
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2024-01-22 00:12:52
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原理 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。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个
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2024-05-13 08:45:21
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