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k-近邻算法(knn)的Python实现下载
weixin_39820535
2019-09-28 03:00:20
主要使用python实现了knn分类算法。适合初学者使用。
主函数是classifyPerson()
相关下载链接:
//download.csdn.net/download/hquzkzhang/10187683?utm_source=bbsseo
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k-近邻算法(knn)的Python实现下载
主要使用python实现了knn分类算法。适合初学者使用。 主函数是classifyPerson() 相关下载链接://download.csdn.net/download/hquzkzhang/10187683?utm_source=bbsseo
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机器学习-最
近邻
-k-
近邻
算法
-
python
实现
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近邻
_k-
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实现
k-
近邻
算法
(
knn
)的
Python
实现
主要使用
python
实现
了
knn
分类
算法
。适合初学者使用。 主函数是classifyPerson()
机器学习-
kNN
-三国分类-视频课程
本课程讲解K
近邻
算法
(
kNN
)的原理及sklearn的
实现
过程。能够调用sklearn库完成逻辑回归与
KNN
代码的编写。能够根据身高、鞋码、体重来对性别进行预测分类。
k-
近邻
算法
(
KNN
)
k-
近邻
算法
(
KNN
)
K-
近邻
算法
的
python
实现
代码分享
k-
近邻
算法
概述: 所谓k-
近邻
算法
KNN
就是K-Nearest neighbors Algorithms的简称,它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类 用官方的话来说,所谓K
近邻
算法
,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(也就是上面所说的K个邻居), 这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中。 k-
近邻
算法
分析 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 k-
近邻
算法
工作原理: 它的工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个
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