kNN算法原理与python实现博客地址：https://blog.csdn.net/Albert201605?type=bl下载

weixin_39821260 2023-01-23 19:00:14

kNN算法原理与python实现博客地址：https://blog.csdn.net/Albert201605?type=bl , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/Albert201605/87371217?utm_source=bbsseo

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# 机器学习 # 前言本项目目致力于实现《统计学习方法》这本书中的各个算法。目前代码主要是在Python3环境下运行通过。 CSDN博客主页：https://blog.csdn.net/tudaodiaozhale # 实现 ## 第2章感知机 (perceptron/perceptron.py) 感知机实现 https://blog.csdn.net/tudaodiaozhale/article/details/77193533 (perceptron/perceptron_dual.py) 感知机对偶形式实现 https://blog.csdn.net/tudaodiaozhale/article/details/77198684 ## 第3章 K近邻法 (knn/knn(kdtree).py) Knn之Kd树实现 https://blog.csdn.net/tudaodiaozhale/article/details/77327003 ## 第4章朴素贝叶斯法 (bayes/bayes(MLE).py) 贝叶斯分类之极大似然估计 https://blog.csdn.net/tudaodiaozhale/article/details/77387135 (bayes/bayes(BE).py) 贝叶斯分类之贝叶斯估计 https://blog.csdn.net/tudaodiaozhale/article/details/77405394 ## 第5章决策树 (decision_tree/decision_tree(ID3_C4.5).py) 决策树之ID3&C4.5 https://blog.csdn.net/tudaodiaozhale/article/details/77430134 ## 第6章逻辑斯的回归与最大熵模型 (logistic/logistic.py) 逻辑斯蒂回归 https://blog.csdn.net/tudaodiaozhale/article/details/77532135 (max_entropy/max_entropy.py) 最大熵模型 https://blog.csdn.net/tudaodiaozhale/article/details/77599595 ## 第7章支持向量机 (svm/svm.py) 支持向量机 https://blog.csdn.net/tudaodiaozhale/article/details/77599620 ## 第8章提升算法 (adaboost/adaboost.py) Adaboost算法 https://blog.csdn.net/tudaodiaozhale/article/details/78083942 ## 第10章隐马尔科夫模型 (hmm/hmm.py) 隐马尔科夫模型 https://blog.csdn.net/tudaodiaozhale/article/details/80160956 ## 额外 (softmax/softmax.py) Softmax回归 https://blog.csdn.net/tudaodiaozhale/article/details/80432552

1、资源内容：基于Python实现KNN算法手写数字识别（源码+数据）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计，作为“参考资料”使用。 3、更多仿真源码和数据集下载列表（自行寻找自己需要的）：https://blog.csdn.net/m0_62143653?type=download 4、免责声明：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”不一定能够满足所有人的需求，需要有一定的基础能够看懂代码，能够自行调试，能够自行添加功能修改代码。由于作者大厂工作较忙，不提供答疑服务，如不存在资源缺失问题概不负责，谢谢理解。

资源包含文件：课程报告word+源码及数据软件环境 Python Eclipse Pydev插件大约有训练样本2000个，测试样本900个。详细介绍参考：https://blog.csdn.net/newlw/article/details/124992698

资源包含文件：设计报告word+源码及数据手写拼音识别KNN算法，也叫K最近邻算法。功能是分类。算法逻辑非常简单，说直白点就是：先找到跟你最近的k个邻居(假设k=5)，再看你的邻居给哪个类别投票(即邻居的标签)，少数服从多数，得票最多的结果就是你的类别。详细介绍参考:https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/122513002?spm=1001.2014.3001.5502

KNN算法详解，查看我的博客关于KNN算法的浅析，博客连接：https://blog.csdn.net/wang_xiaogui/article/details/61413594............

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