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搜索资源 - PYTHON机器学习——KNN(k近邻算法)
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Machine Learning K近邻算法
机器学习常用算法之K近邻(KNN)算法,对应博文: http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41964713
所属分类:
Python
发布日期:2014-12-23
文件大小:346112
提供者:
suipingsp
MachineLearning-master-python.zip
属于网络下载资源,感谢原作者的贡献。 ##目录介绍 - **DeepLearning Tutorials** 这个文件夹下包含一些深度学习算法的实现代码,以及具体的应用实例,包含: Keras使用进阶。介绍了怎么保存训练好的CNN模型,怎么将CNN用作特征提取,怎么可视化卷积图。 [keras_usage]介绍了一个简单易用的深度学习框架keras,用经典的Mnist分类问题对该框架的使用进行说明,训练一个CNN,总共不超过30行代码。 将卷积神经网络CNN应用于人脸识别的一个demo,人脸数
所属分类:
专业指导
发布日期:2016-07-04
文件大小:1048576
提供者:
qq_33042687
k-近邻算法(knn)的Python实现
主要使用python实现了knn分类算法。适合初学者使用。 主函数是classifyPerson()
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-01-04
文件大小:6144
提供者:
hquzkzhang
菊安酱的机器学习第1期-k-近邻算法(直播).pdf
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
所属分类:
讲义
发布日期:2019-07-27
文件大小:867328
提供者:
qiu1440528444
纯python实现机器学习之kNN算法示例
前面文章分别简单介绍了线性回归,逻辑回归,贝叶斯分类,并且用python简单实现。这篇文章介绍更简单的 knn, k-近邻算法(kNN,k-NearestNeighbor)。 k-近邻算法(kNN,k-NearestNeighbor),是最简单的机器学习分类算法之一,其核心思想在于用距离目标最近的k个样本数据的分类来代表目标的分类(这k个样本数据和目标数据最为相似)。 原理 kNN算法的核心思想是用距离最近(多种衡量距离的方式)的k个样本数据来代表目标数据的分类。 具体讲,存在训练样本集
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-25
文件大小:218112
提供者:
weixin_38508126
PYTHON机器学习——KNN(k近邻算法)
PYTHON机器学习——KNN(k近邻算法) 代码实现 首先,导入需要用到的包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 初始化模拟数据集和对应的分类 data_x=[[1.15,2.34], [1.55,2.47], [3.78,4.98], [3.34,4.56], [2.22,2.34]] data_y=[1,1,0,0,1] X_train=np.array(da
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-22
文件大小:45056
提供者:
weixin_38699784
6-机器学习之KNN(K-近临算法)
tags: python,机器学习,KNN,matplotlib,pyplot,pandas,numpy,Series,DataFrame 文章目录一、 k-近邻算法原理二、k-近邻算法案例2.1. 使用步骤2.2. 预测电影类型2.3. 通过身高、体重、鞋子尺码数据预测性别2.4. 预测鸢尾花类型2.4.1. 常规机器学习步骤2.4.2. 机器学习结果可视化(获取knn分类的边界)2.5. 使用交叉表对预测结果进行可视化展示2.6. 对训练值、训练值标签、预测标签进行可视化展示2.7. k-近
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-21
文件大小:909312
提供者:
weixin_38733333
使用python实现kNN分类算法
k-近邻算法是基本的机器学习算法,算法的原理非常简单: 输入样本数据后,计算输入样本和参考样本之间的距离,找出离输入样本距离最近的k个样本,找出这k个样本中出现频率最高的类标签作为输入样本的类标签,很直观也很简单,就是和参考样本集中的样本做对比。下面讲一讲用python实现kNN算法的方法,这里主要用了python中常用的numpy模块,采用的数据集是来自UCI的一个数据集,总共包含1055个样本,每个样本有41个real的属性和一个类标签,包含两类(RB和NRB)。我选取800条样本作为参考样
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-31
文件大小:164864
提供者:
weixin_38516956
python机器学习-k近邻(KNN)算法实例-附件资源
python机器学习-k近邻(KNN)算法实例-附件资源
所属分类:
互联网
发布日期:2021-03-05
文件大小:106
提供者:
weixin_42203796
python机器学习-k近邻(KNN)算法实例-附件资源
python机器学习-k近邻(KNN)算法实例-附件资源
所属分类:
互联网
发布日期:2021-03-02
文件大小:23
提供者:
weixin_42183486
Coursera-IBM-机器学习与Python的最终项目:Coursera-IBM-机器学习与Python的最终项目:最佳分类器,讲师-Saeed Aghabozorgi-源码
Coursera-IBM-机器学习与Python最终项目 Coursera-IBM-机器学习与Python最终项目:最佳分类器,讲师-Saeed Aghabozorgi: 项目:建立分类器以预测是否将还清贷款案。 任务-从以前的贷款申请中加载历史数据集,清理数据,并对数据应用不同的分类算法。 使用不同的分类算法-k最近邻(KNN),决策树,支持向量机(SVM)和Logistic回归分析邻域数据并建立最佳分类器作为预测模型。 当适用这些结果时,将使用以下度量标准将结果报告为每个分类器的准确性
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-20
文件大小:680960
提供者:
weixin_42125770
Python实现KNN(K-近邻)算法的示例代码
一、概述 KNN(K-最近邻)算法是相对比较简单的机器学习算法之一,它主要用于对事物进行分类。用比较官方的话来说就是: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, 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。为了更好地理解,通过一个简单的例子说明。 我们有一组自拟的关于电影中镜头的数据: 那么问题来了,如果有一部电影 X,它的打戏为 3,吻戏为 2。那么这部电影应该属于哪一类? 我们把所有数据通过图表显示出来(圆点代表的是自拟的数据,也称训练集
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-21
文件大小:96256
提供者:
weixin_38551059
python机器学习之KNN分类算法
本文为大家分享了python机器学习之KNN分类算法,供大家参考,具体内容如下 1、KNN分类算法 KNN分类算法(K-Nearest-Neighbors Classification),又叫K近邻算法,是一个概念极其简单,而分类效果又很优秀的分类算法。 他的核心思想就是,要确定测试样本属于哪一类,就寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本,然后看这K个样本大部分属于哪一类,那么就认为这个测试样本也属于哪一类。简单的说就是让最相似的K个样本来投票决定。 这里所说的距离,一般最常用的
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-20
文件大小:121856
提供者:
weixin_38742927
ITU-ACM-20-21-Spring-Machine-Learning-源码
ITU-ACM-20-21-Spring机器学习 讲师 穆罕默德·伊耶特·阿特斯(MehmetYiğitAteş) 计算机工程#2 ITU 先决条件 Python编程语言的基本知识。 微积分和线性代数的基本知识。 目标 使参与者熟悉基本的机器学习主题,例如分类和回归 让与会者熟悉机器学习算法的工作机制和数学 人工神经网络介绍 介绍NumPy计算库的基础 教学大纲 #日期 #话题 #描述 16.03.2021 机器学习导论 机器学习的工作原理,NumPy和梯度下降 23.03.2021 线
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-30
文件大小:4194304
提供者:
weixin_42131601