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Python 数据科学算法
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Python机器学习零基础理解K近邻算法
Mr数据杨
Python领域优质创作者
博客专家认证
2023-01-13 03:29:59
课时名称
课时知识点
Python机器学习零基础理解K近邻算法
K-最近邻 (KNN) 用于回归和分类。通过计算测试数据与所有训练点之间的距离,KNN 尝试为测试数据预测正确的类别。然后选择与测试数据最相似的K个点。
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Python机器学习零基础理解K近邻算法
课时名称课时知识点Python机器学习零基础理解K近邻算法K-最近邻 (KNN) 用于回归和分类。通过计算测试数据与所有训练点之间的距离,KNN 尝试为测试数据预测正确的类别。然后选择与测试数据最相似的K个点。
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笔记 K-
近邻
算法
K
近邻
(KNN,k-NearestNeighbor)分类
算法
是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。 所谓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个邻居来代表。KNN
算法
的核心思想是如果一个样本在特征空间中的K个最相邻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,并具有这个类别上样本的特征。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待...
Python
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机器学习
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算法
篇(K-
近邻
算法
)
K-
近邻
算法
学习目标 掌握K-
近邻
算法
实现过程 知道K-
近邻
算法
的距离公式 知道K-
近邻
算法
的超参数K值以及取值问题 知道kd树实现搜索的过程 应用KNeighborsClassifier实现分类 知道K-
近邻
算法
的优缺点 知道交叉验证实现过程 知道超参数搜索过程 应用GridSearchCV实现
算法
参数的调优 1.1 K-
近邻
算法
简介 1 什么是K-
近邻
算法
根据你的“邻居”来推断出你的类别 1.1 K-
近邻
算法
(KNN)概念 K Nearest Neighbor
算法
又叫K
机器学习
篇 1-k
近邻
算法
基础(KNN
算法
)
内容由楼主,一个字一个字敲出来的,转载请标明出处,谢谢! k
近邻
算法
基础 KNN
算法
非常简单。很适合入门
机器学习
第一次学习的
算法
。
机器学习
篇 1-k
近邻
算法
基础(KNN
算法
) 1、什么是 K
近邻
算法
?(图 1)
机器学习
篇 1-k
近邻
算法
基础(KNN
算法
) 横轴:肿瘤病人肿块的大小。 纵轴:发现肿块的时间。 红色:良性肿瘤 蓝色:恶性肿瘤 1.1、假设新来了一个病人(绿色)。我们要判断这个病人,是属性恶性的还是良性的。那么 k
近邻
边是要做的。(图 1.1)
机器学习
篇 1-k
近邻
算法
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