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《机器学习实战》学习笔记：K-近邻算法入门及实战|万字长文

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 在模式识别领域中，K-近邻算法（KNN算法）是一种用于分类和回归的非参数统计方法。 在这篇文章中，作者先详细介绍了K-近邻算法的基础知识，接着在Python 3中演示了约会网站配对实战和sklearn手写数字识别。形象
行者武松 6年前 2282

K-近邻法（KNN算法）

1、kNN算法（K 最近邻(k-Nearest Neighbors)）描述 简单地说，k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 k-近邻算法是一种基本分类与回归方法；它是是监督学习中分类方法的一种，属于懒散学习法（惰性学习方法）。 给定一个训练
飞天小橘子 6年前 3725

机器学习常用算法

算法名称 算法描述 算法类型 用途 典型算法 特点 算法使用前提条件 运用场景 随笔 贝叶斯算法 给予贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法 监督型 分类 朴素贝叶斯、高斯朴素贝叶斯、多种名义朴素贝叶斯、平均单依赖估计、BBN、BN 各特征相互独立 1.文本
邱收 6年前 1882

机器学习实战之KNN算法

本系列教程为《机器学习实战》的读书笔记。首先，讲讲写本系列教程的原因：第一，《机器学习实战》的代码由Python2编写，有些代码在Python3上运行已会报错，本教程基于Python3进行代码的修订；第二：之前看了一些机器学习的书籍，没有进行记录，很快就忘记
是罗罗攀啊 6年前 807

机器学习实战（kNN）

机器学习实战（kNN） 概述 k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 [html] view plain copy 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：数值型和标称型 工作原理 存在一个
推荐码发放 6年前 1242

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