Python遇见机器学习 ---- k近邻（kNN）算法(五）
附件：仿照实现sklearn中的kNN分类器，调用方法完全一样。pycharm，sublime，记事本可以用各种写，你懂的kNN.py:import numpy as np from math import sqrt from collections import Counter from .metrics import accuracy_score class KNNClassifier: .....
Python遇见机器学习 ---- k近邻（kNN）算法(四）
07 数据归一化处理import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt最值归一化Normalizationx = np.random.randint(1, 100, size = 100) (x - np.min(x)) / (np.max(x) - np.min(x)) # 最值归一化 # 对矩阵的处理 X = np.random.randin....
Python遇见机器学习 ---- k近邻（kNN）算法(三）
05 超参数 超参数：在算法运行前需要确定的参数，即kNN中的k模型参数：算法过程中学习到的参数通过以上对kNN方法的讨论可知，kNN算法没有模型参数import numpy as np from sklearn import datasets digits = datasets.load_digits() X = digits.data y = digits.target from sklea....
Python遇见机器学习 ---- k近邻（kNN）算法(二）
03 测试我们的算法本例使用datasets数据集中的鸢尾花数据集import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets # 加在鸢尾花数据集 iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target X.shape # Out[4]:....
Python遇见机器学习 ---- k近邻（kNN）算法(一）
本文采用编译器：jupyterk近邻(简称kNN)算法是一种常用的监督学习算法， 其工作机制非常简单 : 给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的 k个训练样本，然后基于这 k个"邻居"的信息来进行预测。通常， 在分类任务中可使用"投票法" 即选择这 k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果；还可基于距离远近进行加权平均或加权投票，距离越近的样本权重越大。kNN算法的示意图如下，可....
【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....
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