提供了编程的基础技术教程

zl程序教程

机器学习值KNN

  • 机器学习算法——k-近邻(KNN)案例讲解

    机器学习算法——k-近邻(KNN)案例讲解

    大潘的这篇文章参考了《机器学习实战》这本书，这是一本很优秀的机器学习入门书籍。需要这本书的电子版的小伙伴可以在后台回复: 机器学习实战 获取！《机器学习实战》封面目录：1.工作原理 2.代码实现 （1）创建样本数据集 （2）实现k-近邻算法 （3）创建测试集KNN(k-近邻)实现电影主题分类1. 工作原理k近邻法(k-

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • 机器学习_knn算法_1

    机器学习_knn算法_1

    机器学习机器学习（Machine Learning）通过算法、使⽤历史数据进⾏训练，训练完成后会产⽣模型。未来当有新的数据提 供时，我们可以使⽤训练产⽣的模型进⾏预 测。 机器学习训练⽤的数据是由Feature、Label组成的。 Feature :数据的特征,也叫做特征列，例如湿度、⻛向、季节、⽓压。 Label：数据的标签，也叫做⽬标值，例如降⾬（0.不会下⾬，1.会下⾬），天⽓状况（1.晴天

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • A.机器学习入门算法（三）：K近邻(k-nearest neighbors)，鸢尾花KNN分类，马绞痛数据--kNN数据预处理+kNN分类pipeline

    A.机器学习入门算法（三）：K近邻(k-nearest neighbors)，鸢尾花KNN分类，马绞痛数据--kNN数据预处理+kNN分类pipeline

    机器学习算法（三）：K近邻(k-nearest neighbors)初探1 KNN的介绍和应用1.1 KNN的介绍kNN(k-nearest neighbors)，中文翻译K近邻。我们常常听到一个故事：如果要了解一个人的经济水平，只需要知道他最好的5个朋友的经济能力， 对他的这五个人的经济水平求平均就是这个人的经济水平。这句话里面就包含着kNN的算法思想。示例 ：如上图，绿色圆要被决定赋予哪个类

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • 【机器学习】KNNImputer：一种估算缺失值的可靠方法

    【机器学习】KNNImputer：一种估算缺失值的可靠方法

    来源：人工智能大讲堂本文约2600字，建议阅读9分钟本文带你了解了缺失值、缺失值的原因、模式以及如何使用 KNNImputer 来估算缺失值。复制KNN和随机森林一样，给人的第一印象就是用于分类和回归，既然大家已经看到随机森林能够进行数据降维，那么也就没必要惊讶于今天的话题：knn缺失值填补。概述学习使用 KNNimputer 来估算数据中的缺失值；了解缺失值及其类型。介绍scikit-learn

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • ML之分类预测：以六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、提升树、神经网络)对糖尿病数据集(8→1)实现二分类模型评估案例来理解和认知机器学习分类预测的模板流程

    ML之分类预测：以六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、提升树、神经网络)对糖尿病数据集(8→1)实现二分类模型评估案例来理解和认知机器学习分类预测的模板流程

    ML之分类预测：以六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、提升树、神经网络)对糖尿病数据集(8→1)实现二分类模型评估案例来理解和认知机器学习分类预测的模板流程     目录 六类机器学习算法(kNN、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、提升树、神经网络)对糖尿病数据集(8→1)实现二分类预测 数据集理解 1

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • 机器学习（十一）：KNN（K近邻）

    机器学习（十一）：KNN（K近邻）

    文章目录 一、什么是KNN? 二、为什么我们需要 K-NN 算法？ 三、KNN实现步骤 3.1 流程 3.2 例子

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • 【阶段三】Python机器学习10篇：机器学习项目实战：K近邻算法的基本原理、计算步骤与KNN(K近邻)分类模型

    【阶段三】Python机器学习10篇：机器学习项目实战：K近邻算法的基本原理、计算步骤与KNN(K近邻)分类模型

    本篇的思维导图：        K近邻算法（英文为K-Nearest Neighbor，因而又简称KNN算法）是非常经典的机器学习算法。 K近邻算法的基本原理        K近邻算法的原理非常简单：对于一个新样本，K近邻算法的目的就是

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • 机器学习——K近邻算法（KNN）

    机器学习——K近邻算法（KNN）

    1 前言　　 　　Kjin邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种基本的机器学习方法，采用类似“物以类聚，人以群分”的思想。比如，判断一个人的人品，只需观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出。这里就运用了KNN的思想。KNN方法可以做分类，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做预测时候的决策方式不同。 　　KNN做分类预测时，一般是

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • 机器学习从入门到精通（3）—— KNN

    机器学习从入门到精通（3）—— KNN

    机器学习算法（三）：K近邻(k-nearest neighbors)初探 1 KNN的介绍和应用 1.1 KNN的介绍 kNN(k-nearest neighbors)

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • 机器学习-分类算法-kNN

    机器学习-分类算法-kNN

    机器学习-分类算法-kNN kNN（k-Nearest Neighbor）算法：一种基于向量间相似度的分类算法。 kNN原理 k最近邻(k-Nearest Neighbor)算法是比较简单的机器学习算法。它采用测量不同特征之间的距离方法进行分类。 如果一个样本在特征空间中的k个最近邻（最相似）的样本中的大多数都属于一个类别，则该样本也属于这个类别。k表示外部定义的近邻数量。 实现步骤 第一阶段：

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • JavaScript机器学习之KNN算法

    JavaScript机器学习之KNN算法

    译者按: 机器学习原来很简单啊，不妨动手试试！ 原文: Machine Learning with JavaScript : Part 2 译者: Fundebug 为了保证可读性，本文采用意译而非直译。另外，本文版权归原作者所有，翻译仅用于学习。另外，我们修正了原文代码中的错误 上图使用plot.ly所画。 上次我们用JavaScript实现了线性规划，这次我们

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • <机器学习实战>读书笔记--k邻近算法KNN

    <机器学习实战>读书笔记--k邻近算法KNN

    k邻近算法的伪代码： 　　对未知类别属性的数据集中的每个点一次执行以下操作： 　　(1)计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离； 　　(2)按照距离递增次序排列 　　(3)选取与当前点距离最小的k个点 　　(4)确定前k个点所在类别的出现频率 　　(5)返回前k个点出现频率最好的类别作为当前点的预测分类   python函数实现 ''' Created on Sep 16, 20

    日期 2023-06-12 10:48:40