文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python机器学习】KNN进行水果分类和分类器实战(附源码和数据集)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~KNN算法简介KNN(K-Nearest Neighbor)算法是机器学习算法中最基础、最简单的算法之一。它既能用于分类,也能用于回归。KNN通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。KNN算法的思想非常简单:对于任意n维输入向量,分别对应于特征空间中的一个点,输出为该特征向量所对应的类别标签或预测值。KNN算法是一种非常特别的机器学习算法,因为....

【Python机器学习】KNN进行水果分类和分类器实战(附源码和数据集)
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python机器学习】感知器进行信用分类和使用KNN进行图书推荐实战(附源码和数据集)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、KNN进行图书推荐KNN算法思想简介KNN 可以说是最简单的分类算法之一,同时,它也是最常用的分类算法之一。注意:KNN 算法是有监督学习中的分类算法,它看起来和另一个机器学习算法 K-means 有点像(K-means 是无监督学习算法),但却是有本质区别的。KNN 的全称是 K Nearest Neighbors,意思是 K 个最近的邻....

【Python机器学习】感知器进行信用分类和使用KNN进行图书推荐实战(附源码和数据集)

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文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python机器学习】决策树、逻辑回归、神经网络等模型对电信用户流失分类实战(附源码和数据集)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~电信用户流失分类该实例数据来自kaggle,它的每一条数据为一个用户的信息,共有21个有效字段,其中最后一个字段Churn标志该用户是否流失1:数据初步分析 可用pandas的read_csv()函数来读取数据,用DataFrame的head()、shape、info()、duplicated()、nunique()等来初步观察数据。....

【Python机器学习】决策树、逻辑回归、神经网络等模型对电信用户流失分类实战(附源码和数据集)
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python机器学习】朴素贝叶斯分类的讲解及预测决策实战(图文解释 附源码)

需要代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~朴素贝叶斯分类朴素贝叶斯(naïve Bayes)分类是基于贝叶斯定理与特征条件独立假定的分类方法。设试验E的样本空间为S,A为E的事件,B_1,B_2,⋯,B_n为S的一个划分,且P(A)>0,P(B_i)>0(i=1,2,…,n),则贝叶斯公式为:P(B_i)称为先验概率,即分类B_i发生的概率,它和条件概率P(A│B_i)可从样本集中....

【Python机器学习】朴素贝叶斯分类的讲解及预测决策实战(图文解释 附源码)
文章 2022-10-28 来自:开发者社区

机器学习算法:K近邻(k-nearest neighbors)分类实战

2.4.2 莺尾花数据集--kNN分类Step1: 库函数导入1 import numpy as np # 加载莺尾花数据集 from sklearn import datasets # 导入KNN分类器 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import train_tes....

机器学习算法:K近邻(k-nearest neighbors)分类实战

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