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)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于....
【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 为了优化 KNN 分类器的效果，可以在其中引入权重机制作为对样本距离机制的补充；基本思想就是：为与测试样本距离更小的邻居设置更大的权重，衡量权重....
【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 个最近邻的训练实例的平均值为预测值；对于分类问题： 输出为实例的类别， 分类时， 对于新的实例， 根据其 K 个最近邻的训练实....
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