[机器学习]KNN算法

最新推荐文章于 2025-07-25 20:46:41 发布
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博客主要介绍了机器学习中的KNN算法，KNN算法是信息技术领域机器学习方面的重要算法。

[机器学习]KNN算法

src="http://nbviewer.jupyter.org/github/HuaGuo1992/Blog/blob/master/%5B%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%5DKNN%E7%AE%97%E6%B3%95.ipynb#%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%B8%85%E7%90%86" width="850" height="2000">
机器学习之kNN算法
Deng872347348的博客
06-08 1153
机器学习之kNN算法
特征筛选(复习15)
公众号：瑞行AI
01-21 749
本文是个人学习笔记，内容主要基于sklearn库的特征筛选器对Titanic数据集进行特征预处理后，再进行分类。特征筛选与PCA这类通过选择主成分对特征进行重建的方法略有区别：对于PCA而言，经常无法解释重建之后的特征；但是特征筛选不存在对特征值的修改，其更侧重于寻找那些对模型的性能提升较大的少量特征。import pandas as pd titanic=pd.read_csv('http://b
机器学习 KNN算法
2401_87862479的博客
05-17 2805
获取数据、数据处理、特征工程后，就可以交给预估器进行机器学习，流程和常用API如下。1.实例化预估器(估计器)对象(estimator)， 预估器对象很多,都是estimator的子类（1）用于分类的预估器sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier k-近邻sklearn.naive_bayes.MultinomialNB 贝叶斯sklearn.linear_model.LogisticRegressioon 逻辑回归。
机器学习——KNN算法
最新发布
enlybbq的博客
07-25 1215
(n_neighbors=5, # 邻居数量(K值)，默认5weights='uniform', # 权重方式：'uniform'(等权)或'distance'(距离反比)algorithm='', # 近邻搜索算法：'ball_tree'、'kd_tree'、'brute'或'auto'leaf_size='30', # 树结构的叶节点大小，影响效率p=2, # 距离度量参数：1=曼哈顿距离，2=欧氏距离metric='minkowski', # 距离度量方式，默认明可夫斯基距离。
头歌机器学习KNN算法
L3502936821的博客
04-14 981
头歌机器学习KNN算法：实现KNN 算法，红酒分类
机器学习 KNN算法原理
m0_56051805的博客
12-18 813
机器学习 KNN算法原理
机器学习之KNN算法
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qq_41511783的博客
05-19 1万+
机器学习之KNN算法 KNN概念 KNN（K-Nearest Neighbor）算法是机器学习算法中最基础、最简单的算法之一。它既能用于分类，也能用于回归。KNN通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。 KNN算法的思想非常简单：对于任意n维输入向量，分别对应于特征空间中的一个点，输出为该特征向量所对应的类别标签或预测值。 KNN算法是一种非常特别的机器学习算法，因为它没有一般意义上的学习过程。它的工作原理是利用训练数据对特征向量空间进行划分，并将划分结果作为最终算法模型。存在一个样本数据集合，也称作训练样
机器学习knn算法
qq_52240350的博客
05-19 596
监督学习分类之KNN算法 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 系列文章目录 前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结 前言 KNN是比较简单的分类算法之一，经过查阅发现它与K-means算法有挺大差距的，KNN属于监督学习，而K-means属于非监督算法 ...
机器学习-KNN算法
qq_73426344的博客
05-25 978
K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是最简单的机器学习算法之一，涉及高等数学知识近乎为0，虽然它简单，但效果很好，是入门机器学习的首选算法。但很多教程只是一笔带过，在这里通过该算法，我们可以学习到在机器学习中所涉及的其他知识点和需要注意的地方。KNN实现分类鸢尾花数据集介绍鸢尾花数据集记录了三类花以及它们的四种属性。（四种属性：花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度；3种标签：Setosa，versicolor，virginica）。
机器学习之 KNN 算法
爱好技术的小老头
12-20 1286
它的基本思想是根据数据点之间的距离来确定它们的相似性，并根据其最近的邻居的类别或数值来预测新数据点的类别或数值。KNN 算法是一种基于实例的学习算法，它不需要显式地学习一个模型，而是通过存储所有的训练数据，并在需要预测新数据点的类别或数值时，计算新数据点与训练数据点之间的距离，找到距离最近的 K 个邻居，然后根据这 K 个邻居的类别或数值来预测新数据点的类别或数值。K 值的选择对算法的性能有很大的影响。根据选择的 K 个最近邻居的类别或数值，采用多数表决或平均的方法来预测新数据点的类别或数值。
机器学习实战 - k近邻算法（KNN算法）总结
04-12
机器学习实战 - k近邻算法（KNN算法）总结 适合机器学习实战入门新手 K-近邻算法，又称为 KNN 算法，是数据挖掘技术中原理最简单的算法。 KNN 的工作原理：给定一个已知类别标签的数据训练集，输入没有标签的新数据...
机器学习 KNN算法实现鸢尾花分类 （分类算法）
01-22
通过鸢尾花分类学习了KNN算法，选择样本数据集中前k个最相似的数据，就是KNN算法中k的出处。k值过大，会出现分类结果模糊的情况；k值较小，那么预测的标签比较容易受到样本的影响。在实验过程中，不同的k值也会导致...
使用机器学习KNN算法对水果进行分类（附源码及数据）
12-14
资源包括KNN算法分析源码及水果特征数据（.txt格式），对初学者学习KNN算法具有很强参考和借鉴作用。 KNN（K- Nearest Neighbor）法即K最邻近法，最初由 Cover和Hart于1968年提出，是一个理论上比较成熟的方法，也是...
机器学习KNN算法原理详解与Python实战：从零基础到模型优化及应用场景探索
06-22
适合人群：对机器学习感兴趣并希望深入理解KNN算法的初学者或有一定编程基础的数据分析师、算法工程师。 使用场景及目标：①理解KNN算法的工作机制，包括距离度量的选择和k值优化；②掌握利用Python进行KNN建模的...
吴恩达深度学习-人脸识别和人脸验证
学习者小烨的博客
03-08 1219
吴恩达深度学习-人脸识别和人脸验证
吴恩达深度学习卷积神经网络第二周作业2
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03-08 1136
吴恩达深度学习卷积神经网络第二周作业
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学习者小烨的博客
04-18 1040
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03-08 702
吴恩达Deeplearning.ai卷积神经网络课程第二周作业1
[机器学习]决策树和随机森林
学习者小烨的博客
03-06 358
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