一.算法概述 1.kNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法. 最简单平庸的分类器或许是那种死记硬背式的分类器,记住全部的训练数据,对于新的数据则直接和训练数据匹配,假设存在同样属性的训练数据,则直接用它的分类来作为新数据的分类.这样的方式有一个明显的缺点,那就是非常可能无法找到全然匹配的训练记录. kNN算法则是从训练集中找到和新数据最接近的k条记录,然后依据他们的主要分类来决定新数据的类别.该算法涉及3个主要因素:训练集.距离或相似的…

一.算法 1.kNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法. 最简单平庸的分类器或许是那种死记硬背式的分类器,记住全部的训练数据.对于新的数据则直接和训练数据匹配,假设存在同样属性的训练数据,则直接用它的分类来作为新数据的分类.这样的方式有一个明显的缺点,那就是非常可能无法找到全然匹配的训练记录. kNN算法则是从训练集中找到和新数据最接近的k条记录.然后依据他们的主要分类来决定新数据的类别.该算法涉及3个主要因素:训练集.距离或相似的衡量…

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.谁和我隔得近,我就跟谁是一类,有点中国古语说的近墨者黑近朱者赤意思.KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象.该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理,但在类…

0. 写在前面 近日加入了一个机器学习的学习小组,每周按照学习计划学习一个机器学习的小专题.笔者恰好近来计划深入学习Python,刚刚熟悉了其基本的语法知识(主要是与C系语言的差别),决定以此作为对Python的进一步熟悉和应用.所以,在接下里的八周里,将每周分享一篇机器学习的心得笔记.呐,现在开始吧. 1. 什么是kNN算法 要明确什么是kNN算法,还是要先从什么是机器学习这个更加基本的问题开始谈起.以下摘录一段Wiki百科中的概念解释: 机器学习是人工智能的一个分支.人工智能的研究历史有着一…

K近邻(K-nearst neighbors,KNN)是一种基本的机器学习算法,所谓k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.比如:判断一个人的人品,只需要观察与他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出,即"近朱者赤,近墨者黑":KNN算法既可以应用于分类应用中,也可以应用在回归应用中. KNN在做回归和分类的主要区别在于最后做预测的时候的决策方式不同.KNN在分类预测时,一般采用多数表决法:而在做回归预测时,一般采用平均值法. KNN算法原理…

 在本篇文章中,我即将以在集美大学收集到的一些数据集为基础,使用KNN算法进行一系列的操作 一.KNN算法 首先,什么是KNN算法呢,这得用到老祖宗说的一句话"近朱者赤近墨者黑",简单来讲就是,一个物体它靠近什么,我们也可以认为它就是什么.此算法运用广泛,生活中就有体现.比如,你是否发现,你好朋友刷到的抖音视频,你也可能提前刷到过,这就是KNN. ​ KNN也叫K近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)是一种最经典和最简单的有监督学习方法之一.K-近邻算法是最简单的分类器…

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…

1.算法讲解 KNN算法是一个最基本.最简单的有监督算法,基本思路就是给定一个样本,先通过距离计算,得到这个样本最近的topK个样本,然后根据这topK个样本的标签,投票决定给定样本的标签: 训练过程:只需要加载训练数据: 测试过程:通过之前加载的训练数据,计算测试数据集中各个样本的标签,从而完成测试数据集的标注: 2.代码 具体代码如下: #!/usr/bin/env/ python # -*- coding: utf-8 -*- import csv import random from m…

kNN算法 算法优缺点: 优点:精度高.对异常值不敏感.无输入数据假定 缺点:时间复杂度和空间复杂度都很高 适用数据范围:数值型和标称型 算法的思路: KNN算法(全称K最近邻算法),算法的思想很简单,简单的说就是物以类聚,也就是说我们从一堆已知的训练集中找出k个与目标最靠近的,然后看他们中最多的分类是哪个,就以这个为依据分类. 函数解析: 库函数 tile() 如tile(A,n)就是将A重复n次 a = np.array([0, 1, 2]) np.tile(a, 2) array([0,…

学习 machine learning 的最低要求是什么?  我发觉要求可以很低,甚至初中程度已经可以.  首先要学习一点 Python 编程,譬如这两本小孩子用的书:[1][2]便可.   数学方面,只需要知道「两点间距离」的公式(中学的座标几何会读到). 这本书第二章介绍 kNN 算法,包括 Python 程序: 其他章节的数学要求可能不同,但我目的是想说明,很多实用的人工智能的原理,其实也很简单的. kNN 是什么?  For example: 开始时,所有 data points 的 l…