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Python机器学习零基础理解K近邻算法
Mr数据杨
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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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基础(KNN
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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
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基础 KNN
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非常简单。很适合入门
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第一次学习的
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。
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篇 1-k
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) 1、什么是 K
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?(图 1)
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基础(KNN
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) 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)
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(KNN,k-NearestNeighbor)分类
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,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
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(史诗级干货长文)
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