（一）KNN依旧是一种监督学习算法 KNN（K Nearest Neighbors,K近邻 ）算法是机器学习全部算法中理论最简单。最好理解的。KNN是一种基于实例的学习，通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离，然后选取K（K>=1）个距离近期的邻居进行分类推断（投票法）或者回归。假设K=1。那么新 ...
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2017-05-06 11:45:52
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KNN算法的核心思想：如果一个样本在特征空间中的k个最邻近的样本大多数属于某一类别，则该样本也属于该类别 KNN算法的结果很大程度上取决于K的取值，下面进行说明： 如果k=5 则上图中的红点属于三角形所属类，因为三角形所属类占3/5，而四边形类只占了2/5，如果k=11,则红点属于四边形类，四边形类 ...
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2017-05-04 18:40:34
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机器学习实战这本书是基于python的，如果我们想要完成python开发，那么python的开发环境必不可少： （1）python3.52,64位，这是我用的python版本 （2）numpy 1.11.3,64位，这是python的科学计算包，是python的一个矩阵类型，包含数组和矩阵，提供了大 ...
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2017-04-28 12:08:41
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导语：在上一篇《kd 树算法之思路篇》中，我们介绍了如何用二叉树格式记录空间内的距离，并以其为依据进行高效的索引。在本篇文章中，我们将详细介绍 kd 树的构造以及 kd 树上的 kNN 算法。 阅读本文前请掌握 kNN（level-1）的知识。 kd 树的结构 kd树是一个二叉树结构，它的每一个节点 ...
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2017-04-25 16:57:12
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K近邻算法，即K-Nearest Neighbor algorithm，简称KNN算法，可以简单的理解为由那离自己最近的K个点来投票决定待分类数据归为哪一类。这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法， 总体来说KNN算法是相对比较容易理解的算法。其中的K表示最接近自己的K个数据样本。KNN算法和K- ...
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2017-04-17 10:00:15
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KNN算法，故名思议，K个最邻近值的分类算法。监督学习中的一种，典型的懒人算法，通过计算所有的预测样本到学习样本的距离，选取其中K个最小值加入样本组中，样本组中的样本隶属于那个分类的个数最多，那么我们就预测我们的预测样本是属于这个类型的。 学习来源某个pdf（别人的学习笔记）： 容我水一发根据球星的 ...
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2017-03-29 17:20:37
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kNN算法原理 k最近邻（k-Nearest Neighbor）算法是比较简单的机器学习算法。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，思想很简单：如果一个样本在特征空间中的k个最近邻（最相似）的样本中大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 kNN算法的步骤 第一阶段：确定k值（指最近的邻 ...
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2017-03-27 13:21:29
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阅读对象：了解指示函数,了解训练集、测试集的概念。 1.简介 knn算法是监督学习中分类方法的一种。所谓监督学习与非监督学习，是指训练数据是否有标注类别，若有则为监督学习，若否则为非监督学习。所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实 ...
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2017-03-16 17:15:02
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笔者最近开始对机器学习非常感兴趣，作为一个有志向的软设方向的女孩纸，我开始了学习的第一步入门，下面将今天刚刚学习的kNN及其应用进行总结和回顾，希望可以得到更好的提升，当然，有志同道合者，你可以联系我给我留言，毕竟菜鸟一起飞才能飞的更高更远。😳 首先，kNN算法也叫k-近邻算法，它的工作原理是：存 ...
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2017-02-18 21:17:31
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