【Machine Learning】KNN算法虹膜图片识别

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【Machine Learning】KNN算法虹膜图片识别

K-近邻算法虹膜图片识别实战作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…

Machine Learning:机器学习算法

原文链接:https://riboseyim.github.io/2018/02/10/Machine-Learning-Algorithms/ 摘要机器学习算法分类:监督学习.半监督学习.无监督学习.强化学习基本的机器学习算法:线性回归.支持向量机(SVM).最近邻居(KNN).逻辑回归.决策树.k平均.随机森林.朴素贝叶斯.降维.梯度增强目录监督学习(Supervised learning) 机器学习算法分类机器学习算法大致可以分为: 监督学习 | Supervised learn…

机器学习（Machine Learning）算法总结-K临近算法

一.算法详解 1.什么是K临近算法 Cover 和 Hart在1968年提出了最初的临近算法属于分类(classification)算法邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一. 所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表. kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻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,并具有这个类别上样本的特性. 该方法在…

knn算法手写字识别案例

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier def build_data(dir_name): """ 构建数据 :param dir_name: 指定传入文件夹名称 :return: 构建好的数据 """ # 获取文件名列表 f…

[Machine Learning]k-NN

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.…

机器学习（Machine Learning）算法总结-决策树

一.机器学习基本概念总结分类(classification):目标标记为类别型的数据(离散型数据)回归(regression):目标标记为连续型数据有监督学习(supervised learning):训练集有类别标记无监督学习(unsupervised learning):训练集无类别标记半监督学习(semi-supervised learning):有类别标记的训练集+无类别标记的训练集机器学习步骤的框架: step1:把数据拆分为训练集和测试集 step2:用训练集和特征集的特征向量…

【Machine Learning】Python开发工具：Anaconda+Sublime

Python开发工具:Anaconda+Sublime 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归…

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