RPG_Zero的博客

本专栏计划借助Pandas与sklearn重新实现书中的实战案例。源代码及数据见Github决策树1. KNN算法流程2. KNN改进约会网站的配对效果2.1 数据准备：从文本中解析数据2.2 数据可视化：散点图2.3 数据处理：归一化数值2.4 构建KNN模型对测试集前10个样本进行预测寻找测试样本的K-近邻2.5 模型使用：构建可用系统3. KNN实现手写识别系统3.1 数据准备：将图像处理为向量3.2 数据集处理3.3 模型构建4. KNN总结5. 参考链接1. KNN算法流程对未知类别属性

本专栏计划借助Pandas与sklearn重新实现书中的实战案例。k-近邻算法1. KNN算法流程2. KNN改进约会网站的配对效果2.1 数据准备：从文本中解析数据2.2 数据可视化：散点图1. KNN算法流程对未知类别属性的数据集中的每个样本依次执行以下操作：1、计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离；2、按照距离递增次序排序；3、选取与当前点距离最小的k个点；4、确定前k个点所在类别的出现频率；5、返回前k个点所出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。2. KNN改进约会网站的