机器学习k近邻算法k值的选择
1 K值选择说明举例说明：K值过小容易受到异常点的影响 过拟合k值过大：受到样本均衡的问题 欠拟合K值选择问题，李航博士的一书「统计学习方法」上所说：选择较小的K值，就相当于用较小的领域中的训练实例进行预测，“学习”近似误差会减小，只有与输入实例较近或相似的训练实例才会对预测结果起作用，...
机器学习k近邻算法kd树实现优化查询
1 kd树简介1.1 什么是kd树问题导入：实现k近邻算法时，主要考虑的问题是如何对训练数据进行快速k近邻搜索。这在特征空间的维数大及训练数据容量大时尤其必要。**k近邻法最简单的实现是线性扫描（穷举搜索），即要计算输入实例与每一个训练实例的距离。计算并存储好以后，再查找K近邻。**当训练集很大时，...
机器学习Sklearn的k近邻算法api初步使用
1 k近邻算法api初步使用K近邻算法介绍：https://blog.csdn.net/ZGL_cyy/article/details/125583129机器学习流程复习：1.获取数据集2.数据基本处理3.特征工程4.机器学习5.模型评估2 Scikit-learn工具介绍机器学习Sklearn数据...
机器学习K-近邻算法
1 什么是K-近邻算法根据你的“邻居”来推断出你的类别2 K-近邻算法(KNN)概念K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法，这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法， 总体来说KNN算法是相对比较容易理解的算法定义如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大...
机器学习算法之K-近邻算法
K Nearest Neighbor 算法又叫 KNN 算法，此算法最早是由 Cover 和 Hart 提出的一种分类算法，是机器学习里面一个经典之作， 总体来说 KNN 算法是相对比较容易理解的。更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』1.算法简介1.1 概念如果一个样...
基于KNN近邻分类的情感识别算法matlab仿真
1.算法理论概述 情感识别是自然语言处理领域中的一个重要研究方向。本文介绍了一种基于KNN近邻分类的情感识别算法，该算法使用词袋模型提取文本特征向量，计算文本特征向量之间的距离，并使用加权投票的方法确定待分类文本的情感类别。本文详细介绍了算法的数学模型和实现步骤，并通过实验验证了算法的准确率。 情感...
学习笔记： 机器学习经典算法-kNN(k近邻算法)
算法特点背后思想简单，应用数学原理简单，效果好，而且可以说是在诸多ML算法中独有的不需要训练模型的算法。 基本过程：对于判断特征空间中的一个样本点的归类，通过在该样本点周围搜索$k$个与其距离最近的邻居，然后根据这$k$个邻居所属类别占比来来判断目标样本点的最可能类别。 一、分类kNN算法的基本过程...
瞎聊机器学习——K-近邻（KNN）算法
1、KNN的基本原理我们通常将机器学习算法分为有监督学习和无监督学习两类，通俗的说，我们会按照训练样本中是否含有标签来区分这两类，KNN算法便是一种适用于带标签的数据场景的算法，我们可以将它归类为一种有监督学习方法。KNN算法，我们给定一个数据集，对于一个新来到的样本，我们在数据集中找到距离该样本最...
【机器学习算法】3、K-近邻算法（二）
KNN 算法的改进与优化 KNN 算法由于提出时间较早， 随着其他技术的不断更新和完善， KNN 算法的诸多不足之处也逐渐显露出来，因此许多针对 KNN 算法的改进算法也应运而生。（1） 引入邻居权重 为了优...
【机器学习算法】3、K-近邻算法（一）
简介 K-近邻算法是一种基本的分类回归方法，它的输入为实例的特征向量，通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离，然后选取 K（K>=1）个距离最近的邻居进行分类判断或回归。对于回归问题： 输出为实例的值， 回归时， 对于新的实例， 去 K 个最近邻的训...
更新时间 2023-09-22 19:21:22
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