机器学习入门（五）：KNN概述 | K 近邻算法 API，K值选择问题
1. K 近邻算法 API K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法作为一种基础且广泛应用的机器学习技术，其API的重要性不言而喻。它提供了快速、直接的方式来执行基于实例的学习，通过查找与待分类样本最邻近的K个样本，并基于这些邻近样本的类别来预测新样本的类别。KNN API的标准化和易用性，使得数据分析师和开发者能够轻松集成该算法到他们的项目中，无需深入算法细节，即...
机器学习入门（三）：K近邻算法原理 | KNN算法原理
前言 朋友们大家好，让我们一起踏入机器学习的奇妙世界，先来聊聊一位特别“邻近”的朋友——KNN算法。想象一下，当你在陌生的城市找餐馆，可能会问附近的朋友：“嘿，你们常去哪家吃？”KNN算法就像这样，它找“最邻近”的样本朋友来帮你做决定。简单直接，却能在分类和回归问题上展现不凡力量。 学习目标 理解KNN 算法原理 为什么学习KNN算法 KNN是监督学习...
K 近邻算法（二）
K 近邻算法（一）+https://developer.aliyun.com/article/1544595?spm=a2c6h.13148508.setting.14.2a1e4f0enzfh9f 分类算法的评估 利用训练好的模型使用测试集的特征值进行预测 将预测结果和测试集的目标值比较...
K 近邻算法（一）
为什么学习KNN算法 KNN是监督学习分类算法，主要解决现实生活中分类问题。 （1）首先准备数据，可以是视频、音频、文本、图片等等 （2）抽取所需要的一些列特征，形成特征向量 （3）将这些特征向量连同标记一并送入机器学习算法中，训练出一个预测模型。 （4）采用同样的特征提取方法作用于新数据，得到用于测试的特...
机器学习--K近邻算法，以及python中通过Scikit-learn库实现K近邻算法API使用技巧
1.K-近邻算法思想 假如你有一天来到北京，你有一些朋友也在北京居住，你来到北京之后，你也不知道你在北京的哪个区，假如你来到了北京南站。 分别问朋友在哪个区，距离多远。 根据最近朋友所在区比如丰台区，来判断自己是不是也在丰台区。 这就是K近邻算法的思想，根据最近距离来判断你属于哪个类别。 根据你的“邻居”来推断出你的类别 2.K-近邻算法(KNN)...
【视频】K近邻KNN算法原理与R语言结合新冠疫情对股票价格预测|数据分享(下)
【视频】K近邻KNN算法原理与R语言结合新冠疫情对股票价格预测|数据分享（上）:https://developer.aliyun.com/article/1491727 4.3数据集预览 最终数据集可以在下面的交互式表格中找到。 table(before_covid) ...
【视频】K近邻KNN算法原理与R语言结合新冠疫情对股票价格预测|数据分享（上）
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24057 本文的目标是使用K-最近邻（K近邻），ARIMA和神经网络模型分析Google股票数据集（查看文末了解数据获取方式）预测Google的未来股价，然后分析各种模型。 视频：K近邻KNN算法原理与R语言结合新冠疫情对股票价格预测 K-最近邻（K近邻）是一种用于回归和分类的监督学习算法。K近邻 试...
R语言非参数方法：使用核回归平滑估计和K-NN(K近邻算法)分类预测心脏病数据
本文考虑一下基于核方法进行分类预测。注意，在这里，我们不使用标准逻辑回归，它是参数模型。 非参数方法 用于函数估计的非参数方法大致上有三种：核方法、局部多项式方法、样条方法。 非参的函数估计的优点在于稳健，对模型没有什么特定的假设，只是认为函数光滑，避免了模型选择带来的风险；但是，表达式复杂，难以解释，计算量大是非参的一个很大的毛病。所以说使用非参有风险，选择需谨慎。 ...
电信公司churn数据客户流失k近邻（knn）模型预测分析
Data background A telephone company is interested in determining which customer characteristics are useful for predicting churn, customers who will leave their service. The data set is...
使用Python实现K近邻算法
K近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种简单而有效的分类和回归算法，它通过比较新样本与训练样本的距离来进行预测。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的K近邻算法，并介绍其原理和实现过程。 什么是K近邻算法？ K近邻算法是一种基于实例的学习方法，其核心...
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