PCA对手写数字数据集的降维 还记得我们上一周在讲特征工程时，使用的手写数字的数据集吗？数据集结构为(42000, 784)，用KNN跑一次半小时，得到准确率在96.6%上下，用随机森林跑一次12秒，准确率在93.8%，虽然KNN效果好，但由于数据量太大，KNN计算太缓慢，所以我们不得不选用随机森林 ...
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2021-06-28 18:03:47
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import numpy as np import operator """ Parameters: 无 returns： group -数据集 labels -分类标签 """ #函数说明：创建数据集 def createDataSet(): #6组二维特征 group = np.array([[ ...
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2021-06-02 17:00:08
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一、K-近邻算法介绍 1.1定义 K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法，定义为：如果一个样本在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最近邻）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。定义不是太好理解，可以参考下图，假设你刚到北京，你下火车后你不知道你在那个区，但是你知道 ...
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2021-05-24 05:55:46
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参考 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/10291284.html 一句话概括 在n维度空间中取距离目标点最近的K个样本，如果是分类问题，按照多数投票法取分类结果 如果是回归问题，取平均值 根据二分法衍生出来的K-D（K-Dimension K维度）算法可以加速KN ...
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2021-04-24 11:57:18
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欠采样的逻辑中往往会结合集成学习来有效的使用数据，假设正例数据n，而反例数据m个。我们可以通过欠采样，随机无重复的生成（k=n/m）个反例子集，并将每个子集都与相同正例数据合并生成k个新的训练样本。我们在k个训练样本上分别训练一个分类器，最终将k个分类器的结果结合起来，比如求平均值。这就是一个简单的 ...
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2021-04-02 13:19:39
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数据读取 import pandas as pd features=['accommodates','bathrooms','bedrooms','beds','price','minimum_nights','maximum_nights','number_of_reviews'] dc_list ...
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2021-02-18 13:58:41
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一、监督学习 1、回归模型 1.1 线性回归模型 求解 最小二乘法 梯度下降法 2、分类模型 2.1 K近邻（KNN） 示例 KNN距离计算 KNN算法 2.2 逻辑斯蒂回归 逻辑斯蒂回归 —— 分类问题 Sigmoid函数（压缩函数） 逻辑斯谛回归损失函数 梯度下降法求解 2..3 决策树 示例 ...
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2021-02-10 12:54:48
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http://t.rock-chips.com/forum.php?mod=viewthread&tid=1414 https://blog.csdn.net/hanpengyu/article/details/113272923 rknn1.6的版本:李泽源/media/cbpm2016/E/li ...
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2021-02-04 12:25:04
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K-近邻算法 什么是K-近邻算法 你的“邻居”来推断出你的类别 1、K-近邻算法(KNN) 1.1 定义 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。 来源：KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法 1.2 距离公 ...
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2021-01-16 11:59:04
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k近邻（k-NearestNeighbor，简称kNN）学习是一种常用的监督学习方法，其工作机制非常简单：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个训练样本，然后基于k个“邻居”的信息来进行预测。1.最近邻检索（NearestNeighborSearch）最近邻检索就是根据数据的相似性，从数据库中寻找与目标数据最相似的项目。这种相似性通常会被量化到空间上数据之间的距离，可以认为数据
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2021-01-02 11:38:02
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