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  1. K-近邻算法的python实现代码分享

  2. 主要介绍了K-近邻算法的python实现代码分享,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-21
    • 文件大小:147456
    • 提供者:weixin_38610682
  1. 用python实现k近邻算法的示例代码

  2. 主要介绍了用python实现k近邻算法的示例代码,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-20
    • 文件大小:60416
    • 提供者:weixin_38610717
  1. Python实现KNN(K-近邻)算法的示例代码

  2. 主要介绍了Python实现KNN(K-近邻)算法的示例代码,它主要用于对事物进行分类。小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-19
    • 文件大小:98304
    • 提供者:weixin_38697471
  1. K-近邻算法的python实现代码分享

  2. k-近邻算法概述: 所谓k-近邻算法KNN就是K-Nearest neighbors Algorithms的简称,它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类 用官方的话来说,所谓K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(也就是上面所说的K个邻居), 这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中。 k-近邻算法分析 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
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:150528
    • 提供者:weixin_38730767
  1. kNN算法python实现和简单数字识别的方法

  2. 本文实例讲述了kNN算法python实现和简单数字识别的方法。分享给大家供大家参考。具体如下: 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
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:84992
    • 提供者:weixin_38628429
  1. 机器学习推导+python实现(二):逻辑回归

  2. 写在开头:今天开始逻辑回归的内容分享,仍然是参考学习公众号机器学习实验室的思路和内容,尽量在实现的环节多加一些自己的思考,吸收一下。 内容安排 线性回归(一)、逻辑回归(二)、K近邻(三)、决策树值ID3(四)、CART(五)、感知机(六)、神经网络(七)、线性可分支持向量机(八)、线性支持向量机(九)、线性不可分支持向量机(十)、朴素贝叶斯(十一)、Lasso回归(十二)、Ridge岭回归(十三)等。 今天就是从逻辑回归的内容进行分享,逻辑回归的思想其实在现实生活中很常见,比如通过一段编程的能
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:190464
    • 提供者:weixin_38663516