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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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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引文：决策树和基于规则的分类器都是积极学习方法（eager learner）的例子，因为一旦训练数据可用，他们就开始学习从输入属性到类标号的映射模型。一个相反的策略是推迟对训练数据的建模，直到需要分类测试样例时再进行。采用这种策略的技术被称为消极学习法（lazy learner）。最近邻分类器就是这样的一种方法。 注：KNN既可以用于分类，也可以用于回归。1.K最近邻分类器原理 首先给出一张图，根
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2024-07-20 14:29:12
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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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# 如何使用KNN算法预测房价（Python）
## 引言
欢迎来到这篇教程！在这里，我将向你详细介绍如何使用K最近邻（KNN）算法来预测房价。无论你是一名刚刚入行的小白还是一名经验丰富的开发者，我都会尽力让这篇文章易于理解和跟随。让我们开始吧！
## 整体流程
在开始具体操作之前，我们先来看一下整个流程。下面是我们实现“KNN预测房价”任务的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
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原创
2024-02-20 06:19:40
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一.KNN简介 1.KNN算法也称为K邻近算法，是数据挖掘分类技术之一。所谓K最近邻，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。 2.KNN算法的核心思想是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。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 K
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2023-06-27 10:36:12
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(一)作业题目： 原生python实现knn分类算法(使用鸢尾花数据集) 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
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2023-12-27 17:37:59
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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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春节前的一篇文章给大家介绍了kNN算法，算法有助于大家理解运行机制，方便对参数调优。成熟的算法，自然已经有现成的模块可以使用。scikit-learn包是Python的一个机器学习组件，其中实现了kNN，支持向量机，k均值聚类等一系列机器学习算法。安装scikit-learn包需要下面三个命令：pip/pip3 install numpy
pip/pip3 install scipy
pip/pi
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2023-11-21 16:00:00
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简述员工离职是每一家企业都要面对的问题，特别是优秀人才离职会对企业发展造成一定影响，员工离职风险主要包括以下几个方面，关键技术或商业秘密泄露 、客户流失 、 岗位空缺、 集体跳槽 、企业稳定性降低。如果能够在员工离职前及时预测员工离职倾向，一方面可以针对优秀人才执行挽留策略，提升业务稳定性，另一方面可以执行针对特定人群的离职审计，加强企业安全防护，因此如何降低员工离职率，在员工离职前主动检测员工离
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2024-05-15 10:49:08
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# Python实现knn回归预测
## 1. 简介
在机器学习中，k-最近邻（k-nearest neighbors，k-NN）算法是一种用于回归和分类的非参数性质的监督学习方法。在本文中，我们将教会你如何使用Python实现k-NN算法进行回归预测。
## 2. 整体流程
下面是实现k-NN回归预测的整体流程图：
```mermaid
flowchart TD
A(开始) -
原创
2023-10-02 04:11:59
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# 使用R语言实现KNN预测模型和ROC曲线
在数据科学和机器学习领域，K最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法是一种简单有效的分类方法。结合KNN算法的效果，我们还可以通过接收者操作特征曲线（ROC Curve）评估模型的性能。本文将向您介绍如何在R语言中实现KNN预测模型和绘制ROC曲线。
## 流程概述
在实现KNN预测模型和ROC曲线的过程中，我们需要按照以下
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
“ 今天和大家分享一个做营销投放、做用户增长非常关注的指标模型：用户生命周期价值。”用户生命周期价值CLV（Customer Lifetime Value，也有称LTV：Life Time Value，两者完全一样），相信是很多小伙伴都听过的概念，可能很多朋友也应用过。但是真正这个模型的应用场景、计算逻辑的演变，可能很多朋友并没有做详细的探究。目前行业中大部分的文章也是泛泛而谈，简单套用
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2024-05-10 10:49:31
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本篇我们将讨论一种广泛使用的分类技术，称为k邻近算法，或者说K最近邻(KNN，k-Nearest Neighbor)。所谓K最近邻，是k个最近的邻居的意思，即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。01、KNN算法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。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几
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2023-08-11 19:06:06
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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模型保存与加载的探索
在机器学习的众多算法中，K最近邻（KNN）以其简单性和直观性而广泛受到欢迎。KNN算法的核心思想是通过计算数据点之间的距离来进行分类和回归。然而，构建和训练KNN模型的过程可能会消耗较多的时间和计算资源，尤其是在数据量较大的情况下。因此，一旦模型训练完成，我们通常希望将其保存，以便在未来的预测中复用。
## KNN简介
K最近邻（KNN）算法是一种典型的基于实
一、在PyCharm 5.0.4(编写python程序的IDE) 编写kNN.py文件的代码--------------------------
1、 kNN.py 运算符模块
-------------------------- 1 from numpy import *
2 import operator
3
4 #运算符模块 创建数据集和标签
5 def createDataSet
算法体系：有监督学习：对数据的若干特征与若干标签（类型）之间的关联性进行建模的过程---分类任务：标签是离散值；回归任务：标签是连续值；无监督学习：对不带任何标签的数据特征进行建模---聚类算法：将数据分成不同组别；降维算法：用更简洁的方式表现数据；半监督学习：在数据不完整时使用；强化学习：系统靠自身的状态和动作进行学习，从而改进行动方案以适应环境；KNN：一、KNN算法原理本质是通过距离判断两个
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2024-04-05 09:18:36
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