KNN学习笔记

最新推荐文章于 2022-11-26 17:55:02 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yuluohaibin/article/details/8619085
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KNN被誉为最简单的机器学习算法之一


  • 基础知识

             英文的维基百科写的非常详细

               http://en.wikipedia.org/wiki/KNN


  • 示例程序

       这个算法也是machine learning in anction 讲的第一个算法，里面有实例程序


           网上也有个现成可用：

          http://blog.youkuaiyun.com/jhlzlb/article/details/8530535

yuluohaibin
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机器学习实战——KNN学习笔记
StarCoder_WangYue的博客
11-17 560
K近邻算法 概述： K最近邻(k-Nearest Neighbor，以下简称KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：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。(来自百度词条） 利弊分析： KNN 是分类数据最简单最有效的算法，他的核心思想是基于实例的学习，使用时我们必...
《机器学习实战》kNN学习笔记（一）
01-20
《机器学习实战》中的k-近邻(kNN)算法是一种基于实例的学习方法，它通过比较新样本与已知类别样本的距离来决定新样本的类别。本文主要探讨kNN算法的基本概念、优缺点以及一般流程，并提供一个简单的Python实现示例。...
kNN学习笔记
huxiaoxi的博客
10-13 233
kNN学习： knn 解决分类问题 可以解决多分类问题 思想简单，效果强大 同时knn可以解决回归问题：KNeighborsRegressor 最大缺点：效率低下。如果训练集有m个样本，n个特征，则预测一个新的数据，需要O(m*n) 优化，使用树的结构：KD-Tree,Ball-Tr 缺点二：高度数据相关 缺点三：预测结果不具有可解释性 （维数灾难）随着维度的增加，看似相近的两个点之间的距离越来越大 降维pca
KNN 学习笔记
各种问题卡住我
12-01 498
先看这篇欧氏距离其中欧式距离，也就是平常意义上的距离，为m维空间中两坐标的真实距离：二维空间中(x1,y1),(x2,y2)(x_1,y_1),(x_2,y_2)之间的距离：distance=(x1−x2)2+(y1−y2)2−−−−−−−−−−−−−−−−−−√distance = \sqrt{(x_1 - x_2)^2 + (y_1-y_2)^2}三维空间中(x1,y1,z1),(x2,y2,z
【kNN学习笔记】
weixin_43417351的博客
12-01 1907
目录前言算法描述知识储备举个栗子实现代码算法分析资料引用 前言 初学者接触机器学习难以入门的原因有以下几点： ①资料解释不全，尤其是公式符号没有给出定义，导致读者雾里看花。 ②资料有误，论坛上部分帖子是发布者简单搬运，甚至有部分错误。 ③实践性不足，没有合理引导读者进行代码实现。 笔者结合自己学习过程的痛点，将学习笔记分享出来。 学习笔记包括以下六个模块： 算法描述：具象化描述算法，表达该算法的思想。 知识储备：此处会列出算法中使用到的小概念以帮助非理工科背景读者理解。 举个例子：此处会使用简单的数据并结合
《机器学习实战》kNN学习笔记
curtain的博客
02-20 416
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 优缺点 优点：精度高、对异常值不敏感、唔数据输入假定 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 标称型：标称型目标变量的结果只在有限目标集中取值，如真与假(标称型目标变量主要用于分类)标称型：标称型目标变量的结果只在有限目标集中取值，如真与假(标称型目标变量主要用于分类) 数值型：数值型目标变量则可以从无限的数值集...
2022年 11月26日 KNN 学习笔记
小蒋的博客
11-26 238
KNN学习笔记
机器学习之KNN学习笔记
qq_43933657的博客
03-30 210
KNN是什么？ KNN的英文是k-NearestNeighbor(K最近邻),是一种邻近算法。 K是什么？ KNN通过依据k个对象中占优的类别进行决策.它的主要思想是看这个数据距离最近的 K 个节点中,这些节点哪个类占最多 那怎么选取范围呢？就要用到距离公式: 算法实现步骤 (1) 计算测试数据与各个训练数据之间的距离； (2）按照距离的递增关系进行排序； (3）选取距离最小的K个点； (4）...
1、KNN 学习笔记
wei_fu的博客
08-16 327
K Near Neighbor 优点： 缺点：计算复杂度高，空间复杂度高 一般算法流程： 1、收集、准备和分析数据 2、训练数据(不适用 KNN 算法) 3、测试数据 4、使用算法
阿里天池机器学习训练营task03：KNN学习笔记
qq_42111171的博客
12-26 200
enumerate() 函数：
K-近邻算法KNN学习笔记
01-27
K-近邻算法（K-Nearest Neighbor, KNN）是一种基础的机器学习算法，主要用于分类和回归任务。它的核心思想是基于实例的学习，通过在训练数据集中寻找与新样本最为相似的邻居来做出预测。KNN算法由Cover T和Hart P在...
机器学习笔记2-KNN
01-06
KNN-k最近邻 KNN(K-NearestNeighbor)–k最近邻，NN代表神经网络的意思 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个邻居表示 核心思想：如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的...
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05-07
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基于html+python+Apriori 算法、SVD（奇异值分解）的电影推荐算法+源码+项目文档+算法解析+数据集（毕业设计&课程设计&项目开发）
05-07
基于html+python+Apriori 算法、SVD（奇异值分解）的电影推荐算法+源码+项目文档+算法解析+数据集，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档 电影推荐算法：Apriori 算法、SVD（奇异值分解）推荐算法 电影、用户可视化 电影、用户管理 数据统计 SVD 推荐 根据电影打分进行推荐 使用 svd 模型计算用户对未评分的电影打分，返回前 n 个打分最高的电影作为推荐结果 n = 30 for now 使用相似电影进行推荐 根据用户最喜欢的前 K 部电影，分别计算这 K 部电影的相似电影 n 部，返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now 根据相似用户进行推荐 获取相似用户 K 个，分别取这 K 个用户的最喜爱电影 n 部，返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now Redis 使用 Redis 做页面访问次数统计 缓存相似电影 在使用相似电影推荐的方式时，每次请求大概需要 6.6s（需要遍历计算与所有电影的相似度）。 将相似电影存储至 redis 中（仅存储 movie_id,拿到 movie_id 后还是从 mysql 中获取电影详细信息), 时间缩短至：93ms。 十部电影，每部存 top 5 similar movie 登录了 1-6 user并使用了推荐系统，redis 中新增了 50 部电影的 similar movie，也就是说，系统只为 6 为用户计算了共 60 部电影的相似度，其中就有10 部重复电影。 热点电影重复度还是比较高的
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平台跳跃游戏的核心魅力在于重力与控制的精妙平衡。本文将构建角色运动的微分方程模型，解析空中机动算法，并揭示关卡设计中的隐式引力场理论，展现2D平台游戏背后的复杂物理模拟系统。
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资源摘要信息: "机器学习实战之K最近邻(KNN)分类算法学习笔记代码及文件.zip" 机器学习是一门研究如何让计算机系统模拟人类学习过程的科学，它使得计算机能够通过学习获取新知识或技能，并优化其性能。机器学习是...
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