秒懂机器学习---k临近算法(KNN) 一.总结 一句话总结: 弄懂原理,然后要运行实例,然后多解决问题,然后想出优化,分析优缺点,才算真的懂 1.KNN(K-Nearest Neighbor)算法的工作原理是什么? 取特征最相似数据分类标签:输入没有标签的新数据后,将新数据中的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,提取出样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签 存在一个样本数据集合,也称为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类对应的关系.输入没有

#pragma mark -- 里程数按钮的点击事件 - (void)mileageBtnClicked:(UIButton *)sender { UIAlertController *alert = [UIAlertController alertControllerWithTitle:@"里程数/km\n\n\n\n\n\n\n\n" message:nil preferredStyle:UIAlertControllerStyleAlert]; UIPickerView *mil

返回本章节 返回作业目录 需求说明: 某城市的出租车计费规则如下: 在 7:00 - 23:00 之间,3km 以内收取起步价 10 元,超过 3km 每 km 收取 2 元. 如果不在这个时间段,在 2km以内收取起步价 15元,超过 2km 每 km 收取 5 元. 实现思路: 通过Scanner获取用户输入的时间以及行驶的里程. 通过时间,判断计费是使用白天计费规则,还是晚上计费规则. 确定计费规则后,计算里程价格. 实现代码: import java.util.Scanner; publ

--------------------------------------------------------------------------------------- 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 -----------------------------------------------

 一. K邻近算法思想:存在一个样本数据集合,称为训练样本集,并且每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据(这里的数据是一组数据,可以是n维向量)与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征(向量的每个元素)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的的分类标签.由于样本集可以很大,我们选取前k个最相似数据,然后统计k个数据中出现频率最高的标签为新数据的标签. K邻近算法的一般流程: (1)收集数据:可以是本地数据,也可以从网页抓取. (2)准备数

本文申明:本系列的所有实验数据都是来自[美]Peter Harrington 写的<Machine Learning in Action>这本书,侵删. 一案例导入:玛利亚小姐最近寂寞了,然后她就准备在一个在线社交网站搞网恋,但是凡是都有一个选择,按照她以往的经验,她接触了三种人: 1:不喜欢的人 2:魅力一般的人 3:特别有魅力的人 但是啊,尽管发现了这三类人,但是她还是无法甄别她究竟喜欢哪种人.所以她就求助我们,如果给她当这个月老.---------那我们就把这个实践叫做月老实践吧. 二案

本章内容 ================================ (一)什么是k-近邻分类算法 (二)怎样从文件中解析和导入数据 (三)使用Matplotlib创建扩散图 (四)对数据进行归一化 ================================= (一) 什么是k-近邻分类算法 简单地说,k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类,k-近邻是一种有监督的分类算法. k-近邻的工作原理:存在一个样本数据集,也称之为训练样本集,并且样本集中的每个数据都存在标签,即

前言 假如你想到某个在线约会网站寻找约会对象,那么你很可能将该约会网站的所有用户归为三类: 1. 不喜欢的 2. 有点魅力的 3. 很有魅力的 你如何决定某个用户属于上述的哪一类呢?想必你会分析用户的信息来得到结论,比如该用户 "每年获得的飞行常客里程数","玩网游所消耗的时间比","每年消耗的冰淇淋公升数". 使用机器学习的K-近邻算法,可以帮助你在获取到用户的这三个信息后(或者更多信息 方法同理),自动帮助你对该用户进行分类,多方便呀! 本文

摘自:<机器学习实战>,用python编写的(需要matplotlib和numpy库) 海伦一直使用在线约会网站寻找合适自己的约会对象.尽管约会网站会推荐不同的人选,但她没有从中找到喜欢的人.经过一番总结,她发现曾交往过三种类型的人: 1.不喜欢的人( 以下简称1 ): 2.魅力一般的人( 以下简称2 ): 3.极具魅力的人(以下简称3 ) 尽管发现了上述规律,但海伦依然无法将约会网站推荐的匹配对象归入恰当的分类.她觉得可以在周一到周五约会哪些魅力一般的人,而周末则更喜欢与那些极具魅力的人为伴

机器学习实战笔记(1) 1. 写在前面 近来感觉机器学习,深度学习神马的是越来越火了,从AlphaGo到Master,所谓的人工智能越来越NB,而我又是一个热爱新潮事物的人,于是也来凑个热闹学习学习.最近在看<Machine Learning IN ACTION>(作者:Peter Harrington)这本书,感觉非常不错.该书不是单纯的进行理论讲解,而是结合了许多小例子深度浅出地进行实战介绍.本博文作为学习笔记,用来记录书中重点内容和稍微地进行知识点的补充,也希望给看到的人带来一些帮助.

python机器学习实战(一) 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 www.cnblogs.com/fydeblog/p/7140974.html  前言 这篇notebook是关于机器学习中监督学习的k近邻算法,将介绍2个实例,分别是使用k-近邻算法改进约会网站的效果和手写识别系统.操作系统:ubuntu14.04    运行环境:anaconda-python2.7-notebook    参考书籍:机器学习实战      notebook  writer ----方阳  k-

在本节中将通过一个预测房屋价格的实例来讲解利用线性回归预测房屋价格,以及在tensorflow中如何实现 Tensorflow 线性回归预测房价实例 1.1. 准备工作 1.2. 归一化数据 1.3. 用随机的值填充a,b并计算误差,误差采用上文所使用SSE(和方差) 1.4. 计算误差梯度 1.5. 调整参数直到SSE参数最小 1.6. 概念 1.6.1. 简单线性回归 1.6.2. 梯度下降 梯度 步长 1.1. 准备工作 从网上得到的数据可以看到房屋价格与房屋尺寸的一个对比关系,如下图:

刚开始学习机器学习,先跟这<机器学习实战>学一些基本的算法 ----------------------------------分割线-------------------------------------------- 该算法是用来判定一个点的分类,首先先找到离该点最近的k个点,然后找出这k个点的哪种分类出现次数最多,就把该点设为那个分类距离公式选用欧式距离公式: 下面给出例子(来自<机器学习实战>) 1.约会对象喜欢程度的判定: 现需要一个约会对象喜欢程度的分类器 给定数据集

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 适用数据范围:数值型和标称型   一般流程:     (1). 收集数据(网络抓取)     (2).处理数据,将数据处理成结构化的数据格式.     (3).分析数据     (4).测试算法(主要是计算模型的出错率)     (5).使用算法,   K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离的方法进行分类   工作原理是:存在一个训练样本集,且样本集中每个数据都存在标签(与分类的对应关系). 当输入没有标签的新数据

关于本文说明,本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,本文来自笔者于2017年12月04日 22:54:26所撰写内容(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/78714664).     本文根据最近学习机器学习书籍 网络文章的情况,特将一些学习思路做了归纳整理,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.k-近邻算法(k-Nearest Neighbor,KNN)概述 1.简

Python数据可视化——使用Matplotlib创建散点图 2017-12-27 作者:淡水化合物 Matplotlib简述: Matplotlib是一个用于创建出高质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面).该项目是由John Hunter于2002年启动的,其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口.如果结合Python IDE使用比如PyCharm,matplotlib还具有诸如缩放和平移等交互功能.它不仅支持各种操作系统上许多不同的GUI后端,而且还能将图片导出为各种常见的矢量

参考:<机器学习实战>- Machine Learning in Action 一. 必备的包 实现此算法需要准备以下的包: • matplotlib,用于绘图 • numpy,数组处理库 我一般是用pip安装,若不熟悉这些库,可以搜索一下它们的简单教程. 二. 基本思想  假设存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签.输入测试数据后,通过采用测量不同特征值之间的距离进行分类,即挑选前k个最相似的样本数据.最后,选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为测试数据

一 KNN算法 1. KNN算法简介 KNN(K-Nearest Neighbor)工作原理:存在一个样本数据集合,也称为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类对应的关系.输入没有标签的数据后,将新数据中的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,提取出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分类作为新数据的

使用Python实现k-近邻算法的一般流程为: 1.收集数据:提供文本文件 2.准备数据:使用Python解析文本文件,预处理 3.分析数据:可视化处理 4.训练算法:此步骤不适用与k——近邻算法 5.测试算法:使用海伦提供的部分数据作为测试样本.测试样本与非测试样本的区别在于:测试样本是已经完成分类的数据,如果预测分类与实际类别不一样,则标记为一个错误. 6.使用算法:产生简单的命令行程序,然后海伦可以输入一些特征数据来判断对方是否为自己喜欢的类型. 一.数据集介绍: 海伦女士一直使用在线约会

1.KNN算法 KNN算法即K-临近算法,采用测量不同特征值之间的距离的方法进行分类. 以二维情况举例:         假设一条样本含有两个特征.将这两种特征进行数值化,我们就可以假设这两种特种分别为二维坐标系中的横轴和纵轴,将一个样本以点的形式表示在坐标系中.这样,两个样本直接变产生了空间距离,假设两点之间越接近越可能属于同一类的样本.如果我们有一个待分类数据,我们计算该点与样本库中的所有点的距离,取前K个距离最近的点,以这K个中出现次数最多的分类作为待分类样本的分类.这样就是KNN算法.

下午于屋中闲居,于是翻开<机器学习实战>一书看了看“k-邻近算法”的内容,并学习了一位很厉害的博主Jack Cui的代码,自己照着码了一遍.在此感谢博主Jack Cui的知识分享. 一.k-邻近算法简介 k-邻近算法作为最简单的机器学习算法之一,其原理也浅显易懂,即: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. 事实上,k-邻近算法并没有进行数据的训练,而是直接将未知数据与已知数据进行比较的.因此,k-邻近算法不具有显式的学