k-NN最近邻算法

基本思想：

对未知样本X，从训练样本集中获取与其最相近的k个样本，利用这k个样本的类别预测未知样本X的类别。

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，则该样本也属于这个类别。

推荐个博客：

http://blog.csdn.net/zhaoyl03/article/details/8666906

http://blog.csdn.net/zhaoyl03/article/details/8679256

http://blog.csdn.net/zhaoyl03/article/details/8679378

http://blog.csdn.net/llp1992/article/details/45040685

[Machine Learning]k-NN的更多相关文章

  1. K近邻 Python实现 机器学习实战(Machine Learning in Action)

    算法原理 K近邻是机器学习中常见的分类方法之间,也是相对最简单的一种分类方法,属于监督学习范畴.其实K近邻并没有显式的学习过程,它的学习过程就是测试过程.K近邻思想很简单:先给你一个训练数据集D,包括 ...

  2. OpenCV Machine Learning 之 K近期邻分类器的应用 K-Nearest Neighbors

    OpenCV Machine Learning 之 K近期邻分类器的应用 以下的程序实现了对高斯分布的点集合进行分类的K近期令分类器 #include "ml.h" #includ ...

  3. 【机器学习Machine Learning】资料大全

    昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machi ...

  4. FAQ: Machine Learning: What and How

    What: 就是将统计学算法作为理论,计算机作为工具,解决问题.statistic Algorithm. How: 如何成为菜鸟一枚? http://www.quora.com/How-can-a-b ...

  5. Machine Learning Methods: Decision trees and forests

    Machine Learning Methods: Decision trees and forests This post contains our crib notes on the basics ...

  6. Coursera《machine learning》--（14）数据降维

    本笔记为Coursera在线课程<Machine Learning>中的数据降维章节的笔记. 十四.降维 (Dimensionality Reduction) 14.1 动机一:数据压缩 ...

  7. 聊天机器人（chatbot）终极指南：自然语言处理（NLP）和深度机器学习（Deep Machine Learning）

    在过去的几个月中,我一直在收集自然语言处理(NLP)以及如何将NLP和深度学习(Deep Learning)应用到聊天机器人(Chatbots)方面的最好的资料. 时不时地我会发现一个出色的资源,因此 ...

  8. [Hinton] Neural Networks for Machine Learning - RNN

    Link: Neural Networks for Machine Learning - 多伦多大学 Link: Hinton的CSC321课程笔记 补充: 参见cs231n 2017版本,ppt写得 ...

  9. Brief History of Machine Learning

    Brief History of Machine Learning My subjective ML timeline Since the initial standpoint of science, ...

  10. How do I learn mathematics for machine learning?

    https://www.quora.com/How-do-I-learn-mathematics-for-machine-learning   How do I learn mathematics f ...

随机推荐

  1. Apache Spark源码走读之22 -- 浅谈mllib中线性回归的算法实现

    欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 本文简要描述线性回归算法在Spark MLLib中的具体实现,涉及线性回归算法本身及线性回归并行处理的理论基础,然后对代码实现部分进行走读. 线性回归模型 ...

  2. S5PV210裸板驱动：启动

    以往2440和6410的启动方式,只要我们把裸板代码烧写到NAND FLASH的开始位置,当开发板上点启动时,处理器会自动从NAND FLASH上拷贝前面一段的代码到内部的RAM中执行.按照以前的方法 ...

  3. 7.PHP内核探索：Apache模块介绍

    Apache概述 Apache是目前世界上使用最为广泛的一种Web Server,它以跨平台.高效和稳定而闻名.按照去年官方统计的数据,Apache服务器的装机量占该市场60%以上的份额.尤其是在 X ...

  4. 1.PHP内核探索：从SAPI接口开始

    SAPI:Server Application Programming Interface 服务器端应用编程端口.研究过PHP架构的同学应该知道这个东东的重要性,它提供了一个接口,使得PHP可以和其他 ...

  5. bower 基本应用

    1.安装 npm install -g bower 2.指定下载目录: 在根目录建立文件  .bowerrc { "directory": "vendor/bower_d ...

  6. Java笔试面试题二（常考问答）转

    1.说出ArrayList,Vector, LinkedList的存储性能和特性 ArrayList 和Vector都是使用数组方式存储数据,此数组元素数大于实际存储的数据以便增加和插入元素,它们都允 ...

  7. Java程序员从笨鸟到菜鸟之（二十一）java过滤器和监听器详解 【转】

     过滤器 1.Filter工作原理(执行流程) 当客户端发出Web资源的请求时,Web服务器根据应用程序配置文件设置的过滤规则进行检查,若客户请求满足过滤规则,则对客户请求/响应进行拦截,对请求头和请 ...

  8. SQL代码创建表例子

    create table class ( code ) primary Key, name ) ); create table student ( code ) primary Key, name ) ...

  9. Mars 是微信官方的终端基础组件，是一个使用 C++ 编写的业平台性无关的基础组件

    http://www.oschina.net/p/wechat-mars http://www.oschina.net/news/80453/wewechat-open-source-plan

  10. ASP.NET Web API与Rest web api(一)

    HTTP is not just for serving up web pages. It is also a powerful platform for building APIs that exp ...