KNN的算法工作原理: 存在一个训练样本集合,样本集中每个数据都有确定的标签(分类),即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系.输人没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前K个最相似的数据,这就是K-近邻算法中K的出处,通常K是不大于20的整数.最后,选择K个最相似数据中出现次数最多的标签,作为新数据的分类. 一个KNN实战入门例子:…

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------…

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近期学习机器学习,找到一本不错的教材<机器学习实战>.特此做这份学习笔记,以供日后翻阅. 机器学习算法分为有监督学习和无监督学习.这本书前两部分介绍的是有监督学习,第三部分介绍的是无监督学习(也称聚类).有监督学习有两种功能,一种是分类(本书第一部分介绍),一种是回归预测(本书第二部分介绍).这样就对这本书的思路有了一个总体把握.本书涉及算法包括:k-近邻算法(KNN).决策树.朴素贝叶斯.Logistic回归.支持向量机(SVM).AdaBoost算法.k-均值聚类算法(k-means).A…

摘要:最近在看<机器学习实战>,在code的过程中总是会报一些小错误,所以发下debug过的地方:由于是跳着看的,所以只是其中一部分,希望之后能把这本书我遇见的全部错误都在此更正下. 内容: 第九章(回归树): mat0 = dataSet[nonzero(dataSet[:,feature] >value)[0], :][0] mat1 = dataSet[nonzero(dataSet[:,feature]<=value)[0], :][0] 改为: mat0 = dataSe…