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. metasploit-post模块信息

    Name                                             Disclosure Date  Rank    Description ----           ...

  2. Nginx 笔记与总结(10)Nginx 与 PHP 整合

    Apache + PHP 的编译 和 Nginx + PHP 的编译,区别: Apache 一般把 PHP 当作自己的一个模块来启动: Nginx 则是把 HTTP 请求变量(如 get,user_a ...

  3. 实现Fragment 切换时不重新实例化

    以前实现Fragment的切换都是用replace方法实现 public void startFragmentAdd(Fragment fragment) { FragmentManager frag ...

  4. unity3d 基于物理渲染的问题解决

    最近1个月做了unity 次世代开发的一些程序方面的支持工作,当然也是基于物理渲染相关的,主要还是skyshop marmoset的使用吧,他算是unity4.x版本 PBR的优秀方案之一了但在使用以 ...

  5. Ruby--CSV

    1. 解析CSV: (1)读取文件:csv = CSV.read("#{Rails.root}/public/data/statecountycity.csv", :headers ...

  6. java--接口和抽象类

    接口将抽象类的概念更延伸了一步,完全禁止了所有的函数定义.且可以将多个接口合并到一起,但是不能继承多个类.

  7. String作为方法参数传递 与 引用传递

    String作为方法参数传递 String 和 StringBuffer的区别见这里: http://wenku.baidu.com/view/bb670f2abd64783e09122bcd.htm ...

  8. random circle

    <!doctype html><meta charset="utf-8"><html><head><title>D3 t ...

  9. 002_base64的编码实现

    一.先贴一张ASCII码的图 二.再贴一张base64转换规则的图 二.python代码实现.

  10. C/C++ 排序&&查找算法(面试)

    一.排序 1.冒泡排序 void BubbleSort(int array[],int n) { ; ; ; ; ;i<n - ;i++) /*外循环控制排序的总趟数*/ { flag = ; ...