实战knn算法的相关内容

文章 2023-02-01 来自：开发者社区

机器学习实战_初识kNN算法_理解其python代码

这是经过我修改后能在python3.0中完美运行的KNN project,可以直接拿来学习:http://download.csdn.net/download/qq_36396104/10142842以下为我搜索后结合自己的想法编写，如有侵权，可联系我核实后删除（恕我小白一只~）（一）python基础：numpy：1、shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数，它的功能....

文章 2022-12-07 来自：开发者社区

阿旭机器学习实战【5】KNN算法实战练习2：利用KNN模型进行手写体数字识别

1. 数据集说明手写体数字识别数据集共有5000个样本图片。包含0-9这10个数字类别，每个数字为一个文件夹，每个文件夹下存放500张该数字的图片。图片信息：图片大小：像素为28 * 28图片类型：二维灰度图片，每个数字的数值范围为0-2552. 读取数据并查看数据信息import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.....

文章 2022-12-07 来自：开发者社区

阿旭机器学习实战【4】KNN算法实战练习1：利用KNN算法预测某人对你喜欢程度

问题描述依据某婚恋网站上的数据信息，通过算法预测某人对你的喜欢程度。1. 读取数据import pandas as pd df=pd.read_csv('./datingTestSet.txt',sep='\t',header=None) df.head() 通过观察我们可以看到，根据前3列表征的是特征数据，最后一列为标签数据，即代表喜欢的程度# 查看标签类型有哪些 df[3].unique()....

文章 2022-12-07 来自：开发者社区

阿旭机器学习实战【3】KNN算法进行年收入预测

问题描述使用KNN算法训练模型，然后使用模型预测一个人的年收入是否大于50。读取数据集并查看数据# 导入相应库 import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import numpy as np df = pd.read_csv("./adults.txt") df.head() 该数据集包含14个特征：分别为age ；workc....

文章 2022-12-07 来自：开发者社区

阿旭机器学习实战【2】KNN算法进行人体动作识别

人类动作识别问题描述数据获取方式：数据采集每个人在腰部穿着智能手机信号，采用嵌入式加速度计和陀螺仪，以50Hz的恒定速度捕获3轴线性加速度和3轴角速度，来获取人类动作数据。主要进行了六个活动（步行，上楼，下楼，坐着，站立和躺着）的数据采集。目的：通过分析已经采集的数据集构建算法模型，来识别人类的动作类型。导入相关数据并查看数据信息import numpy as np # 训练数据特征 x_tra....

文章 2022-04-12 来自：开发者社区

【机器学习实战】K- 近邻算法（KNN算法）

K-近邻算法一、概述K-近邻算法，又称为 KNN 算法，是数据挖掘技术中原理最简单的算法。KNN 的工作原理：给定一个已知类别标签的数据训练集，输入没有标签的新数据后，在训练数据集中找到与新数据最临近的 K 个实例。如果这 K 个实例的多数属于某个类别，那么新数据就属于这个类别。简单理解为：由那些离 X 最近的 K 个点来投票决定 X 归为哪一类举个例子，可以用 KNN 算法来分类一部电影是爱....

文章 2022-01-13 来自：开发者社区

Part1机器学习实战学习笔记KNN算法

step by step1、kNN原理介绍2、手写体数据集测试3、算法优缺点总结一、kNN原理介绍1.1 算法概述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。1.2 示例说明：测试样本（绿色圆形）应归入要么是第一类的蓝色方形或是第二类的红色三角形。如果k=3（实线圆圈）它....

文章 2018-06-08 来自：开发者社区

机器学习实战之KNN算法

本系列教程为《机器学习实战》的读书笔记。首先，讲讲写本系列教程的原因：第一，《机器学习实战》的代码由Python2编写，有些代码在Python3上运行已会报错，本教程基于Python3进行代码的修订；第二：之前看了一些机器学习的书籍，没有进行记录，很快就忘记掉了，通过编写教程也是一种复习的过程；第三，机器学习相对于爬虫和数据分析而言，学习难度更大，希望通过本系列文字教程，让读者在学习机器学习的路....

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更新时间 2024-02-28 14:35:53

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