文章 2023-11-03 来自:开发者社区

13 机器学习 - KNN算法补充

k值设定为多大?k太小,分类结果易受噪声点影响;k太大,近邻中又可能包含太多的其它类别的点。(对距离加权,可以降低k值设定的影响)k值通常是采用交叉检验来确定(以k=1为基准)经验规则:k一般低于训练样本数的平方根类别如何判定最合适?投...

文章 2023-10-12 来自:开发者社区

【Python机器学习】实验07 KNN最近邻算法2

试试Scikit-learnsklearn.neighbors.KNeighborsClassifiern_neighbors: 临近点个数,即k的个数,默认是5p: 距离度量,默认algorithm: 近邻算法,可选{‘auto’, ‘ball_tree’, ‘kd_tree’, ‘brute’}weights: 确定近邻的权重n_nei...

文章 2023-10-12 来自:开发者社区

【Python机器学习】实验07 KNN最近邻算法1

KNN算法1.k kk近邻法是基本且简单的分类与回归方法。k kk近邻法的基本做法是:对给定的训练实例点和输入实例点,首先确定输入实例点的k kk个最近邻训练实例点,然后利用这k kk个训练实例点的类的多数来预测输入实例点的类。2.k kk近邻模型对应于基于训练数据集对特征空间的一个划分。k kk近邻法中,当训练...

【Python机器学习】实验07 KNN最近邻算法1
文章 2023-06-14 来自:开发者社区

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(python) ①数据集准备 import matplotlib.pyplot...

学习笔记: 机器学习经典算法-kNN(k近邻算法)
文章 2023-02-18 来自:开发者社区

基于机器学习knn算法的手写拼音识别

简单介绍一下knn算法KNN算法,也叫K最近邻算法。功能是分类。算法逻辑非常简单,说直白点就是:先找到跟你最近的k个邻居(假设k=5),再看你的邻居给哪个类别投票(即邻居的标签),少数服从多数,得票最多的结果就是你的类别。在这个算法中最关键的三点:k值 :选择距离最近的k个邻居...

基于机器学习knn算法的手写拼音识别
文章 2023-01-05 来自:开发者社区

机器学习十大经典算法之KNN最近邻算法

KNN简介KNN(K-NearestNeighbor)是机器学习入门级的分类算法,非常简单。它实现将距离近的样本点划为同一类别;KNN中的K指的是近邻个数,也就是最近的K个点 ;根据它距离最近的K个点是什么类别来判断属于哪个类别。KNN算法步骤我们有一堆样本点,类别已知,如下图左&#x...

机器学习十大经典算法之KNN最近邻算法
文章 2022-12-07 来自:开发者社区

阿旭机器学习实战【3】KNN算法进行年收入预测

问题描述使用KNN算法训练模型,然后使用模型预测一个人的年收入是否大于50。读取数据集并查看数据# 导入相应库 import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import numpy as np df = pd.read_csv("./adults.txt") df.head() 该数据集包含...

阿旭机器学习实战【3】KNN算法进行年收入预测
文章 2022-10-15 来自:开发者社区

浅显易懂的机器学习(四)—— KNN算法

$stringUtil.substring( $!{XssContent1.description},200)...

浅显易懂的机器学习(四)—— KNN算法
文章 2022-05-20 来自:开发者社区

机器学习(二十)贪心学院ML训练营学习1 -KNN算法

1 KNN概述K-邻近算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类,工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,意思是我们知道样本集中的每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本...

机器学习(二十)贪心学院ML训练营学习1 -KNN算法
文章 2022-04-12 来自:开发者社区

【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...

【机器学习实战】K- 近邻算法(KNN算法)

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