K近邻（KNN）的核心算法是kd树，转载如下几个链接：

【量化课堂】一只兔子帮你理解 kNN

【量化课堂】kd 树算法之思路篇

【量化课堂】kd 树算法之详细篇

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  1. 第4章 最基础的分类算法-k近邻算法

    思想极度简单 应用数学知识少 效果好(缺点?) 可以解释机器学习算法使用过程中的很多细节问题 更完整的刻画机器学习应用的流程 distances = [] for x_train in X_train ...

  2. 机器学习(四) 分类算法--K近邻算法 KNN (上)

    一.K近邻算法基础 KNN------- K近邻算法--------K-Nearest Neighbors 思想极度简单 应用数学知识少 (近乎为零) 效果好(缺点?) 可以解释机器学习算法使用过程中 ...

  3. 机器学习(四) 机器学习(四) 分类算法--K近邻算法 KNN (下)

    六.网格搜索与 K 邻近算法中更多的超参数 七.数据归一化 Feature Scaling 解决方案:将所有的数据映射到同一尺度 八.scikit-learn 中的 Scaler preprocess ...

  4. 分类算法----k近邻算法

    K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一.该方法的思路是: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 ...

  5. python 机器学习（二）分类算法-k近邻算法

      一.什么是K近邻算法? 定义: 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. 来源: KNN算法最早是由Cover和Hart提 ...

  6. 【学习笔记】分类算法-k近邻算法

    k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离来进行分类. 优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定 缺点:计算复杂度高.空间复杂度高 使用数据范围:数值型和标称型 用例子来理解k-近邻算法 电影可以按 ...

  7. 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN简介及Jupyter基础实现及Python实现

    k-Nearest Neighbors简介 对于该图来说,x轴对应的是肿瘤的大小,y轴对应的是时间,蓝色样本表示恶性肿瘤,红色样本表示良性肿瘤,我们先假设k=3,这个k先不考虑怎么得到,先假设这个k是 ...

  8. 机器学习经典算法具体解释及Python实现--K近邻(KNN)算法

    (一)KNN依旧是一种监督学习算法 KNN(K Nearest Neighbors,K近邻 )算法是机器学习全部算法中理论最简单.最好理解的.KNN是一种基于实例的学习,通过计算新数据与训练数据特征值 ...

  9. 机器学习-K近邻(KNN)算法详解

    一.KNN算法描述   KNN(K Near Neighbor):找到k个最近的邻居,即每个样本都可以用它最接近的这k个邻居中所占数量最多的类别来代表.KNN算法属于有监督学习方式的分类算法,所谓K近 ...

  10. 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 ...

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