学习中...不断更新。

在糖尿病人的数据库中有几列是不能为0的 比如葡萄糖 胰岛素 身体指数和皮肤厚度。所以在数据预处理阶段需要对这些列的数据进行替换。

remeber we did 12 minus 1 for 11  在找寻K的值的时候，因为对训练数据集开平方等于12，但是为了取奇数值，用12-1得到11。

对位度量标准的选择一般选择欧式距离，当然也有很多其他的度量准则例如均方值，但是一般选择欧式距离，不仅因为它是最常用的一个，还因为度量性能较好。

评估模型是非常重要的，我们利用混淆矩阵来做这件事情。

机器学习算法K-NN的一个使用实例：预测一个人是否患有糖尿病 (KNN-Predict whether a person will have diabetes or not )的更多相关文章

  1. 每日一个机器学习算法——k近邻分类

    K近邻很简单. 简而言之,对于未知类的样本,按照某种计算距离找出它在训练集中的k个最近邻,如果k个近邻中多数样本属于哪个类别,就将它判决为那一个类别. 由于采用k投票机制,所以能够减小噪声的影响. 由 ...

  2. sklearn机器学习算法--K近邻

    K近邻 构建模型只需要保存训练数据集即可.想要对新数据点做出预测,算法会在训练数据集中找到最近的数据点,也就是它的“最近邻”. 1.K近邻分类 #第三步导入K近邻模型并实例化KN对象 from skl ...

  3. 建模分析之机器学习算法（附python&R代码）

    0序 随着移动互联和大数据的拓展越发觉得算法以及模型在设计和开发中的重要性.不管是现在接触比较多的安全产品还是大互联网公司经常提到的人工智能产品(甚至人类2045的的智能拐点时代).都基于算法及建模来 ...

  4. 10 种机器学习算法的要点（附 Python 和 R 代码）

    本文由 伯乐在线 - Agatha 翻译,唐尤华 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:SUNIL RAY.欢迎加入翻译组. 前言 谷歌董事长施密特曾说过:虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关 ...

  5. 机器学习算法与Python实践之（七）逻辑回归（Logistic Regression）

    http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/20319673 机器学习算法与Python实践之(七)逻辑回归(Logistic Regression) z ...

  6. 机器学习算法的基本知识（使用Python和R代码）

    本篇文章是原文的译文,然后自己对其中做了一些修改和添加内容(随机森林和降维算法).文章简洁地介绍了机器学习的主要算法和一些伪代码,对于初学者有很大帮助,是一篇不错的总结文章,后期可以通过文中提到的算法 ...

  7. 机器学习算法与Python实践之（五）k均值聚类（k-means）

    机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学 ...

  8. 机器学习算法与Python实践之（六）二分k均值聚类

    http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/17590137 机器学习算法与Python实践之(六)二分k均值聚类 zouxy09@qq.com http ...

  9. 机器学习算法( 二、K - 近邻算法)

    一.概述 k-近邻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:首先有一个样本数据集合(训练样本集),并且样本数据集合中每条数据都存在标签(分类),即我们知道样本数据中每一条数据与所属分类 ...

随机推荐

  1. 【概率论】5-5:负二项分布(The Negative Binomial Distribution)

    title: [概率论]5-5:负二项分布(The Negative Binomial Distribution) categories: - Mathematic - Probability key ...

  2. @babel/preset-env useBuiltIns 说明

    推荐阅读:https://blog.hhking.cn/2019/04/02/babel-v7-update/ useBuiltIns false 1 "useBuiltIns": ...

  3. mac apache 管理

    sudo apachectl start sudo apachectl stop sudo apachectl restart

  4. myeclipse导入项目

    因为现在项目大部分都是maven项目所以导入的时候因该选择

  5. codeforces#1249F. Maximum Weight Subset（树上dp）

    题目链接: http://codeforces.com/contest/1249/problem/F 题意: 一棵树的每个节点有个权值,选择一个节点集,使得任意点对的距离大于$k$ 求最大节点集权值, ...

  6. mysql5.7 源码安装步骤

    操作系统:centos 7 mysql版本:5.7  下载地址:https://dev.mysql.com/get/Downloads/MySQL-5.7/mysql-5.7.24-linux-gli ...

  7. Effective Java 3

    <Effective Java>作者是美国的Joshua Bloch,连Gosling都说需要看的书,讨论的是更深层次的Java开发技术,适合于有一定Java基础的人看. 这是一本分享经验 ...

  8. harukaの收藏夹

    #include<map> 比较好的图论作图网站 heap Sth About EXCRT OI-Wiki 数学 树形dp入门 开开心心学背包 一起复习qwq 模板库(非原创) LaTex ...

  9. 【spring源码分析】IOC容器初始化——查漏补缺（五）

    前言:我们知道在Spring中经常使用配置文件的形式对进行属性的赋值,那配置文件的值是怎么赋值到属性上的呢,本文将对其进行分析. 首先了解一个类:PropertySourcesPlaceholderC ...

  10. js的一些兼容性易错的的问题

    一.属性相关 我们通常把特征(attribute)和属性(property)统称为属性,但是他们确实是不同的概念,特征(attribute)会表现在HTML文本中,对特征的修改一定会表现在元素的out ...