本篇博客是基于以Kaggle中手写数字识别实战为目标,以KNN算法学习为驱动导向来进行讲解. 写这篇博客的原因 什么是KNN kaggle实战 优缺点及其优化方法 总结 参考文献 写这篇博客的原因 写下这篇博客,很大程度上是希望能记录和督促自己学习机器学习的过程,同时也在以后的学习生活中,可以将以前的博客翻来看看,重新回顾知识. 什么是KNN? 在模式识别和机器学习中,k-近邻算法(以下简称:KNN)是一种常用的监督学习中分类方法.KNN可以说是机器学习算法中最简单的一个算法,我希望它能带领大家…

机器学习之K近邻算法(KNN) 标签: python 算法 KNN 机械学习 苛求真理的欲望让我想要了解算法的本质,于是我开始了机械学习的算法之旅 from numpy import * import operator from collections import Counter #KNN需要测试集,训练集,标签和k值 #测试集:你需要测试的数据 #训练集:给定的标准数据 #标签:每个标准数据的类别 #k值 :测试集和训练集相比较下前K个最相识的训练集的值 # 用KNN算法找出测试集的类别 #…

本文来自同步博客. P.S. 不知道怎么显示数学公式以及排版文章.所以如果觉得文章下面格式乱的话请自行跳转到上述链接.后续我将不再对数学公式进行截图,毕竟行内公式截图的话排版会很乱.看原博客地址会有更好的体验. 本文内容介绍机器学习的K近邻算法,用它处理分类问题.分类问题的目标是利用采集到的已经经过分类处理的数据来预测新数据属于何种类别. K近邻算法 K近邻算法对给定的某个新数据,让它与采集到的样本数据点分别进行比较,从中选择最相似的K个点,然后统计这K个点中出现的各个类别的频数,并判定频数最高…

算是机器学习中最简单的算法了,顾名思义是看k个近邻的类别,测试点的类别判断为k近邻里某一类点最多的,少数服从多数,要点摘录: 1. 关键参数:k值 && 距离计算方式 && 分类决策规则 2. k=1, 即只取最近点,容易过拟合,k取较大值,容易欠拟合.k值越小,模型越复杂.k ＝ 3 or 5 works well. 3. k近邻算法的一个实现:kd树(k-k维空间,二叉树),分两步:构造kd树--搜索kd树.复杂度O(logN). 下图是一个kd树及对应二叉树: 4.…

python3 学习机器学习api 使用两种k近邻回归模型 分别是 平均k近邻回归 和 距离加权k近邻回归 进行预测 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码: from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import Standard…

一.kNN算法基础 # kNN:k-Nearest Neighboors # 多用于解决分裂问题 1)特点: 是机器学习中唯一一个不需要训练过程的算法,可以别认为是没有模型的算法,也可以认为训练数据集就是模型本身: 思想极度简单: 应用数学知识少(近乎为零): 效果少: 可以解释机械学习算法使用过程中的很多细节问题 更完整的刻画机械学习应用的流程: 2)思想: 根本思想:两个样本,如果它们的特征足够相似,它们就有更高的概率属于同一个类别: 问题:根据现有训练数据集,判断新的样本属于哪种类型: 方…

一.写在前面 本系列是对之前机器学习笔记的一个总结,这里只针对最基础的经典机器学习算法,对其本身的要点进行笔记总结,具体到算法的详细过程可以参见其他参考资料和书籍,这里顺便推荐一下Machine Learning in Action一书和Ng的公开课,当然仅有这些是远远不够的,更深入的研究分析可以参见其他国外的论文及站点,此处不再一一列举.机器学习更多的是建模应用,这里仅是一个概要总结,并归纳分析各种算法优缺点,这些都是要了如指掌并且非常熟悉的. 关于机器学习: 基本上目前互联网公司的机器学习/…

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很多细节问题 更完整的刻画机器学习应用的流程 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 实现我们自己的 kNN 创建简单测试用例 raw_data_X = [[3.393533211, 2.331273381], [3.110073483,…

KNN的函数写法 import numpy as np from math import sqrt from collections import Counter def KNN_classify(k,X_train,y_train,x): assert 1<=k<X_train.shape[0],"k must be valid" assert X_train.shape[0] == y_train.shape[0],\ "the size of X_train…

K 近邻 (K-nearest neighbor, KNN) 算法直接作用于带标记的样本,属于有监督的算法.它的核心思想基本上就是 近朱者赤,近墨者黑. 它与其他分类算法最大的不同是,它是一种"懒惰"的学习算法 (lazy learning),因为实际上它并没有"训练"的过程,也不产生一个真实意义上的"模型",而只是一字不差地将所有训练样本保存起来,等到需要对新样本进行分类的时候,将新样本与所有训练样本进行比较,找出与其距离最接近的 k 个样本,…