机器学习-KNN算法

最新推荐文章于 2025-08-07 16:51:36 发布
原创 最新推荐文章于 2025-08-07 16:51:36 发布 · 215 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#机器学习 #KNN算法

本文深入探讨了K近邻算法的定义与工作原理，包括分类与回归应用，以及算法的三个核心要素：欧式距离计算、k值的选择和决策方式。讨论了算法的优缺点，如简单直观但计算量大，不受噪音影响但在样本不平衡时预测稀有类别准确率低。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

定义
有监督
分类、回归
算法原理
物以类聚人以群分
输入一个样本点，计算所有样本到该样本点的欧式距离，取前k个进行决策
三个要素
欧式距离 判断类别远近
k值，选择方式
过小 受噪音影响
多大 收到其他样本影响
超参数计算，找最优得分方式
决策方式
分类
投票法
带权投票法
回归
求均值
带权求均值
优点、缺点
算法思想简单
惰性学习，计算量大
KD树，占用大量内存，计算快
不会受噪音影响
样本不平衡的时候，对稀有类别的预测准确率低

机器学习-KNN 算法
alb3117149013的博客
08-21 3093
joblib更适合包含大量数组的模型。pickle适用于一般情况下的模型保存和加载。：最优的超参数组合。：在交叉验证中的最佳平均得分。：使用最佳超参数组合训练的模型。：交叉验证过程中所有超参数组合的详细结果。：最优超参数组合在结果中的索引。这些属性为你提供了全面的模型优化信息，帮助你选择和评估最佳模型。
机器学习-KNN算法题目
J_kaiz的博客
12-15 2683
1.现有数据集“cancer_train.csv”， 记录了 500 位乳腺癌问诊病人的病灶造影照片的数据， 一共 30 个特征，比如“平均半径”代表病灶中心点离边界的平均距离。最后一列为标签， 1 代表阳性， 说明恶性程度比较高， 0 代表阴性。请利用这份数据简单建立一个KNN模型，并评估预测结果的准确率。 # 导入KNN分类器 from sklearn.neighbors import KN...
机器学习 --- kNN算法
bm200616的博客
12-21 2287
【代码】机器学习 --- kNN算法。
机器学习--KNN算法
qq_36102055的博客
08-13 1626
最近开始正式学机器学习的算法了，按照我的习惯学每个新的算法都喜欢记笔记，刚开始可能会有很多错误的地方如果大家发现了还请多多指正 文章目录KNN简介：算法的思路简单的实和sklearn的中的KNN的简单使用简单的实现sklearn的中的KNN的简单使用导入数据集使用KNN分类精确度分离数据手动分离使用sklearn分离精确度超参数 KNN简介： KNN算法属于分类算法，英文名称为K-NearestNeighbor，直译过来就是K个最的邻居。他可以通过计算并找到要预测的数据和训练数据中前K个最近的数据，然后对他
机器学习---KNN算法
2201_75491841的博客
02-28 1047
KNN算法，即k-nearlist neighbors，通过寻找K个距离最近的数据，来确定当前数据的大小或者类别
机器学习 --- KNN算法
m0_73338216的博客
05-15 605
KNN（K-近邻）算法是一种基于距离度量的分类算法，通过计算测试样本与训练样本的距离，选择K个最近邻样本，根据其多数类别判断测试样本的类别。KNN算法简单易用，但存在计算量大、高维数据效果差等缺点。使用sklearn库中的KNeighborsClassifier可以轻松实现KNN算法。本文以鸢尾花数据集为例，展示了KNN算法的完整流程，包括数据加载、标准化、模型训练、评估和预测。通过训练和测试，模型准确率达到93.3%，并保存了模型用于后续推理。KNN算法适用于小规模数据集，但在处理大规模或高维数据时需谨慎
[机器学习]--KNN算法(K邻近算法)
人工智能专业学生
08-15 1237
KNN (K-Nearest Neihbor,KNN)K近邻是机器学习算法中理论最简单,最好理解的算法,是一个。
机器学习作业----KNN算法
weixin_51123341的博客
10-26 1195
为了判断未知样本的类别，以所有已知类别的样本作为参照，计算未知样本与所有已知样本的距离，从中选取与未知样本距离最近的K个已知样本，根据少数服从多数的投票法则，将未知样本与K个最邻近样本中所属类别占比较多的归为一类。。
机器学习-KNN算法实现
11-02
在这个"机器学习-KNN算法实现"项目中，你可能使用了PyCharm作为开发环境，这是一个强大的Python IDE，提供了代码编辑、调试、集成测试等众多功能，使得开发过程更为高效。 首先，我们需要了解KNN的基本步骤： 1. *...
机器学习-kNN算法
12-15
kNN，全称为K最近邻（K-Nearest Neighbors），是机器学习领域中最基础且直观的算法之一。它属于监督学习方法，主要用于分类和回归问题。kNN算法基于一个简单的思想：未知类别的样本可以被分类为其最近的k个已知类别...
机器学习-KNN算法（手动代码，含泪）
09-14
数据
机器学习-KNN分类算法
qq_55882840的博客
09-26 1820
由于找到的结果中大多数是猫，则把这个新动物划分为猫类。如果k值太大，学习的近似误差会增大，导致分类模糊，即欠拟合。对图5.2中的动物进行分类，当k=3时，分类结果为“猫：狗=2：1”，所以属于猫；当k=5时，表决结果为“猫：狗：熊猫=2：3：1”，所以判断目标动物为狗。KNN分类算法的核心思想：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(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。分类结果的确定往往采用多数表决原则，即由输入实例的k个最邻近的训练实例中的多数类决定输入实例的类别。
机器学习：线性回归
最新发布
qq_63562373的博客
08-07 129
研究自变量和因变量之间的关系。对于特征x=(x1,x2,x3....)与对应的标签y，线性回归假设二者之间存在线性映射。f(x)=w1x+w2x(平方)+w3x(三次方)...，权重w表示每个特征变量的重要程度。对w求偏导其他看作常量，w看作变量那么复合函数一开始是当作函数平方形式求导，在对内层求导因此还要乘-x(i)。线性回归目标：求解w和b使得f(x)与y尽可能的接近。f(x)=wx+b,目标函数J(w,b)令目标函数对w和b的偏导数为0。
《零基础入门AI：传统机器学习进阶（从拟合概念到K-Means算法）》
m0_75034893的博客
08-05 1194
本文详细介绍了欠拟合与过拟合问题及其解决方案，特别是正则化技术。然后深入讲解了两种正则化线性回归——岭回归和拉索回归，包括它们的数学原理和实际应用。接着介绍了逻辑回归这一重要的分类算法，最后探讨了无监督学习中的K-means聚类算法。这些算法构成了传统机器学习的基础知识体系，理解它们的原理和适用场景对于构建有效的机器学习模型至关重要。在实际应用中，通常需要根据具体问题和数据特点选择合适的算法，并通过交叉验证等方法调优参数。
机器学习（8）：线性回归
2401_83189603的博客
08-04 852
本文介绍了线性回归的基本概念及应用。主要内容包括：1）回归分析的定义，区分标称型和连续性数据；2）线性回归原理及示例说明，通过拟合直线描述变量间关系；3）损失函数和均方差的概念；4）多参数回归中权重计算的方法；5）最小二乘法的应用；6）Python中sklearn库的LinearRegression API使用示例，包括参数设置、模型训练和预测实现。文章通过植物生长高度预测的实例，展示了如何利用线性回归建立数学模型解决实际问题。
机器学习-LinearRegression
iamfromhuoxing的博客
08-06 584
条件密度 = 切片fX∣Y​x∣yfXY​xyfY​y。#%% md。
机器学习在高频交易订单簿大单管理中的应用实践
木头大左的博客
08-07 120
高频交易的核心目标在于利用微小的价格差异和极短的持仓时间来实现盈利，这要求系统能够实时处理海量的市场数据，并作出快速而精准的交易决策。传统的订单簿管理方法往往依赖于预设的规则和静态的模型，难以适应市场条件的快速变化。大单拆分是订单簿管理中的关键环节，其目标是将一个大订单拆分为多个小订单，以减少对市场的冲击。市场状态预测是订单簿大单管理的重要环节，准确的预测可以帮助交易系统选择合适的大单执行时机，从而降低市场冲击和交易成本。在高频交易中，订单簿的异常变化可能导致交易策略的失效或产生意外的市场冲击。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值