k近邻学习器

王而川 2023-01-12 23:40:05

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python机器学习资料小合集，包括机器学习十大算法以及python机器学习等资料指导，一些训练常用的代码和数据集

机器学习算法应用——K近邻分类器（KNN）

降维，高纬度数据转化为低纬度的数据，主要是属性变化。本课程主要讲解：k近邻学习器、低维嵌入、主成成分分析、核化线性降维、流行学习、度量学习。...

K最近邻(k-Nearest Neighbor，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。下面以比较著名的鸾尾花（Iris）数据集举例，讲解K近邻算法首先我们先导入数据 from sklearn.datasets import lo...

K近邻（KNN）1 KNN 原理1.1 模型优化1.1.1 K值的选择1.1.2 距离/相似度度量1.1.3 投票策略1.2 KNN的应用1.3 泛化性能2 代码实践2.1 回归任务2.2 分类任务2.3 缺失值填充 1 KNN 原理 K近邻学习是一种常用的监督学习方法，也是“懒惰学习”的代表（因为它没有显式的学习过程）。它的思想很简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的K个样本，然后基于对这K个“邻居”的投票进行预测。 KNN的建立过程很简单：给定测试样本，计算它与训练集中每一个样

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