k近邻算法

拜刊物苏哲2 个月前
机器学习·分类·回归·k近邻算法
【机器学习(七)】分类和回归任务-K-近邻 (KNN)算法-Sentosa_DSML社区版什么是KNN?   K-近邻 (KNN) 是一种监督算法。KNN 背后的基本思想是在训练空间中找到距离新数据点最近的 K 个数据点,然后根据 k 个最近数据点中多数类别对新数据点进行分类,类似于“物以类聚”的思想,将一个样本的类别归于它的邻近样本。K-近邻算法是一种惰性学习模型(lazy learning),也称为基于实例学习模型,这与勤奋学习模型(eager learning)不一样。   勤奋学习模型在训练模型的时候会很耗资源,它会根据训练数据生成一个模型,在预测阶段直接带入数据就可以生成预测的数据,
F_D_Z9 个月前
人工智能·算法·机器学习·近邻算法·k近邻算法
【k近邻】 K-Nearest Neighbors算法汇总目录k近邻算法思想k近邻算法原理k近邻算法流程距离度量的选择数据维度归一化k值的选择k近邻算法优缺点少数服从多数
不知迷踪10 个月前
人工智能·算法·机器学习·knn·k近邻算法
[机器学习]KNN——K邻近算法实现y测试值: [2 1 2 2 0 0 2 0 1 1 2 0 1 1 1 2 2 0 1 2 1 0 0 0 1 2 0 2 0 0 2 1 0 2 1 0 2 1 2 2 1 1 1 0 0] y预测值: [2 1 2 2 0 0 2 0 1 1 1 0 1 1 1 2 2 0 1 2 1 0 0 0 1 2 0 2 0 0 2 1 0 2 1 0 2 1 2 1 1 2 1 0 0] 预测准确率: 0.9333333333333333 k 距离函数 预测准确率 0 1 曼哈顿距离 0.933333 1
老狼IT工作室10 个月前
python·scikit-learn·k近邻算法
[Python] scikit-learn - K近邻算法介绍和使用案例K近邻算法(K-Nearest Neighbors,简称KNN)是一种基于实例的学习方法,主要用于分类和回归任务。它的基本思想是:给定一个训练数据集,对于一个新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例,这K个实例的多数类别就是该输入实例的类别。
天玑y1 年前
大数据·人工智能·算法·机器学习·数据分析·k近邻算法·k-近邻算法
KNN算法及其优缺点K-最近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)是一种基本的分类和回归算法。它的工作原理是通过在训练样本中找到距离待分类样本最近的K个样本,并根据这K个样本的标签来确定待分类样本的标签。KNN算法具有以下优点和缺点。
逐梦苍穹1 年前
人工智能·python·算法·机器学习·facebook·k近邻算法·超参数搜索
分类算法系列③:模型选择与调优 (Facebook签到位置预测)目录模型选择与调优1、介绍模型选择(Model Selection):调优(Hyperparameter Tuning):
逐梦苍穹1 年前
人工智能·python·算法·分类·数据挖掘·knn·k近邻算法
分类算法系列②:KNN算法目录KNN算法1、简介2、原理分析数学原理相关公式及其过程分析距离度量k值选择分类决策规则3、API4、⭐案例实践