k-近邻算法的课件。来自于菊安酱的机器学习实战12期的免费教程。内涵python源码。菊安酱的直播间: 我们已经知道k近邻算法的工作原理,根据特征比较,然后提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签。 那么如何进行比较呢?比如表1中新出的电影,我们该如何判断他所属的电影类别呢?如图2所示。 电影分类 120 爱情片(1,101) 爱情片(12,97) 80 爱情片(5,89) 水弊 60 ?(24,67) 动作片(112,9 20 动作片(1158) 动作片(108,5) 0 20 60 8

机器学习算法基础学习总结2.基本算法 2.1 Logistic回归 优点:计算代价不高,易于理解和实现。 缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高 适用数据类型:数值型和标称型数据。 类别:分类算法。 试用场景:解决二分类问题。 简述: Logistic回归算法基于 Sigmoid函数,或者说 Sigmoid就是逻辑回归函数。 Sigmoid函数定义如下:1/(1-exp(-z))。函数值域范围(0,1)。可以用来做分 类器。 Sigmoid函数的函数曲线如下: 逻辑凹归模型分解如下:(1)首先将不同

文章目录KNN算法的模型提升KD-Treekd树是什么kd树的原理1.树的建立；2.最近邻域搜索（Nearest-Neighbor Lookup）3.构造方法4.案例分析4.1 树结构的建立4.2 最近领域的搜索4.2.1 查找点(2.1,3.1)4.2.2 查找点(2,4.5)5.总结KD-Tree案例癌症的数据建立模型 KNN算法的模型提升KD-Tree k最近邻法的实现是线性扫描（以穷举搜索的方式进行距离测算，加权分类），即要计算输入实例与每一个训练实例的距离。计算并存储好以后，再查找K近

k近邻法(k-NN)是一种基本分类与回归方法。算法思想：给定一个数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与其最邻近的k个实例，这k个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分为哪个类。 k近邻的特殊情况是k=1的情形，称为最近邻算法。 k近邻算法没有显式的学习过程。 1.模型：k近邻法使用的模型对应于对特征空间的划分。 k近邻法中，当训练集、k值、距离度量(如欧式距离)及分类决策规则确定后，对于任何一个新的输入实例，它所属的类唯一地确定。 模型的三个基本要素：k值的选择、距离度量以及分类决策规