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  • kNN-预测2021-11-16 23:33:43

    现在进行第五步,对数据进行预测 那么要做的的是从数据集里面拿出一部分作为要预测的,剩下的去比较,书上使用的是10% # 对之前做好的kNN算法进行预测 # 首先获取之前构造好的kNN分类器、数据、规则化之后的数据 import kNN import norm # 倒完包之后先别急,目的是从规则化的数据集里面

  • 关于KNN算法分析鸢尾花数据集2021-11-13 22:35:00

     一、代码实现 # KNN import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris # data = load_iris() url = 'https://www.gairuo.com/file/data/dataset/iris.data' data = pd.read_csv(url) data ["speci

  • sklearn中 K近邻 简易使用2021-11-10 23:03:25

    K近邻算法是如果一个样本在特征空间的K个最相邻(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。 他的原理就是求两点之间的距离,看距离谁是最近的,以此来区分我们要预测的这个数据是属于哪个分类。计算距离的公式为欧式距离公式。 from sklearn.nei

  • kNN(K- Nearest Neighbor)基本原理2021-11-08 17:03:43

             

  • AI-机器学习-自学笔记(四)K邻算法(KNN)2021-11-06 03:00:07

    K邻算法(k-Nearest Neighbor)是最常用也是最简单的机器学习算法之一。 关于该算法正式的表述是:如果一个样本在特征空间中的K个最相似(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,并具有这个类别的样本的特性。 通俗点说,就是近朱者赤近墨者黑,你周围的狐朋

  • KNN算法 KD树 及其实现python2021-10-31 20:35:02

    k近邻模型(k-Nearest Neighbors) 1.三个基本要素:距离度量、k值的选择、分类决策规则    当基本要素确定后,对于新的输入实例,它所属的类唯一确定 3.单元:对于每个训练点x,距离该点比其他点更近的所有点组成的区域              每个训练点有一个单元 4.距离度量:n维实数向

  • KNN算法实现对iris数据集的预测2021-10-29 11:01:17

    KNN算法的实现 第一次写机器学习算法,写的是KNN预测iris数据集、不会矩阵运算,实现起来很呆,但是总归还是实现了 import pandas as pd from math import dist k = int(input("请输入k值(不能输入三的倍数!):")) dataTest = pd.read_csv('iristest.csv', header=None).values trainData =

  • 机器学习Sklearn实战——KNN算法2021-10-24 16:57:59

    KNN鸢尾花分类 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn import datasets import numpy as np X,y = datasets.load_iris(True) #返回x、y X = X[:,:2] plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y) knn = KNeighborsClassifi

  • python机器学习-KNN算法2021-10-21 11:34:10

    K-近邻算法API sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm='auto') n_neighbors:int,可选(默认= 5),k_neighbors查询默认使用的邻居数 algorithm:{‘auto’,‘ball_tree’,‘kd_tree’,‘brute’},可选用于计算最近邻居的算法:‘ball_tree’将会使用 BallTree,‘kd_t

  • 非监督学习-Apriori,PCA2021-10-14 12:06:47

    Apriori算法原理总结 - 刘建平Pinard - 博客园Apriori算法是常用的用于挖掘出数据关联规则的算法,它用来找出数据值中频繁出现的数据集合,找出这些集合的模式有助于我们做一些决策。比如在常见的超市购物数据集,或者电商的网购数据集中,如果我们找到了https://www.cnblogs.com/pinar

  • KNN之科学择友2021-10-14 01:02:43

    概念 KNN(K- Nearest Neighbor)法即K最邻近法,最初由 Cover和Hart于1968年提出,说的是每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。 科学择友       如上图,假如存在四种朋友关系,即黑名单、普通朋友、好朋友、知音,图中表示在空间中每种关系分别对应你的一个朋友,分别是小黑、小蓝、

  • 机器学习,分类算法文章汇总总结(步步更新)2021-10-10 18:34:14

    机器学习中一些知识汇总,不断更新。 python 中的数据索引知识: Python中[-1]、[:-1]、[::-1]、[n::-1]、[:,:,0]、[…,0]、[…,::-1] 的理解_Dunkle.T的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/weixin_44350337/article/details/116034510 1.KNN算法中的两分类 KNN分类算法及python

  • 【机器学习】KNN算法实现手写板字迹识别2021-10-10 11:03:38

    文章目录 【机器学习】KNN算法实现手写板字迹识别1. 前言2. 实验背景3. 测试过程3.1 手写板及测试数据的制作3.2 加载训练数据并进行KNN模型搭建3.3 结果预测 4. 总结 【机器学习】KNN算法实现手写板字迹识别 1. 前言 ​ 上篇博客通过KNN算法实现鸢尾花数据集分类,在博客

  • 机器学习实战第二章kNN报错:AttributeError: ‘dict‘ object has no attribute ‘iteritems‘2021-10-10 10:34:17

    问题出在python3的编译器已经不用iteritems()了,将函数classify0中的代码改为item()即可。

  • KNN实现鸢尾花数据集的可视化2021-10-09 11:03:05

    KNN实现鸢尾花数据集的可视化 首先导入包:获取数据:设置画图的颜色深浅:决策边界,用不同的颜色表示:KNN原理:将数据合并:进行画图:可视化展示: ![可视化](https://img-blog.csdnimg.cn/895a06844b024714835b82441349e3f4.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsb

  • 图像分类2021-10-02 16:03:39

    二、图像分类 1.K邻近分类法(KNN) 1.KNN算法介绍邻近算法,也称K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 KNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k

  • 05-KNN 基础学习2021-09-30 21:01:44

    本文素材均来源于网络,参考黑马与网易教程 目录 一、什么是KNN算法 1.KNN 2.公式 3.小结 4.实现流程 二、KNN 与 SciKit-learn数据集 1.简单数据的KNN算法 2.SciKit-learn数据学习 3.重新封装自制KNN 1. 代码封装 2.测试 三、训练集与测试集的划分 1.查看鸢尾花数据集 2.训练集与

  • KdTree算法2021-09-28 14:31:28

    可以用于寻找距离某点最近的点 详细解释 详细解释及C++实现     详细解释及Python实现      详细解释及Python实现             详细解释及Python实现 KNN和KdTree Python实现                  

  • 机器学习(一)---KNN算法学习2021-09-27 21:58:22

    原理理解 KNN就是K最近邻算法,是一种分类算法,意思是选k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。在k个样本中,比重最大的那一类即可把目标归为这一类。 有句话说的好 物以类聚 人以群分 我们想要看某个人是好人还是坏人是什么 ,就得看看他相处的朋友

  • 【机器学习】KNN算法实战教学2021-09-25 22:35:27

    文章目录 【机器学习】KNN算法实现鸢尾花分类1. 概述2. KNN算法的计算过程2.1 算法核心2.2 距离计算2.3 k值选择 3. KNN实现鸢尾花分类3.1 鸢尾花数据集介绍3.2 数据可视化3.3 实现KNN算法的编写3.4 sklearn实现KNN算法 4. 讨论4.1 KNN算法适用于图像分类吗4.2 KNN算法的优

  • 机器学习(五)2021-09-23 11:07:17

    机器学习(五) 3.1 KNN算法 ** KNN算法又称为最近邻算法,主要基于测量不同特征值之间的距离方法进行分类,KNN算法可以对数据进行分类和回归处理。 ** 3.2 KNN算法核心三要素 ** 距离度量k取值分类规则 ** 3.2.1 邻近度度量 考虑的是两个点之间的距离,越相似,代表两个点距离越近。 1

  • 【机器学习实战 Task1】 (KNN)k近邻算法的应用2021-09-20 20:01:52

    1 背景 1.1 k近邻算法的概述 (1)k近邻算法的简介 k-近邻算法是属于一个非常有效且易于掌握的机器学习算法,简单的说就是采用测量不同特征值之间距离的方法对数据进行分类的一个算法。 (2)k近邻算法的工作原理 给定一个样本的集合,这里称为训练集,并且样本中每个数据都包含标签。对于新

  • 机器学习入门算法——KNN k—最邻近算法2021-09-20 15:35:04

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  • K近邻算法(KNN)2021-09-17 21:01:36

    1.简介 机器学习流程 1.获取数据集2.数据基本处理3.特征工程4.机器学习5.模型评估  Scikit-learn工具 安装 pip3 install scikit-learn 查看是否安装成功 import sklearn API sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)n_neighbors:int,可选(默认= 5),k_neighbors查

  • 利用kNN算法进行分类python实现2021-09-15 21:34:03

    文章目录 kNN算法思想与步骤实例分析与代码实现 kNN算法思想与步骤 kNN算法的基本思想如下: 假设样本集共有n个样本,它们在m个特征上具有区分度,它们分别属于0或1中的一类。假设第i个样本的特征向量为 (

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