一、KNN概述 K-（最）近邻算法KNN（k-Nearest Neighbor）是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。它具有精度高、对异常值不敏感的优点，适合用来处理离散的数值型数据，但是它具有 非常高的计算复杂度和空间复杂度，需要大量的计算（距离计算）。 它的工作原理是：如果已经给定一个带有标签（ ...
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2018-08-06 15:23:38
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一 摘要 在本文中，我们提出了一个非常简单的图像分类深度学习框架，它主要依赖几个基本的数据处理方法：1）级联主成分分析（PCA）;2）二值化哈希编码;3）分块直方图。在所提出的框架中，首先通过PCA方法学习多层滤波器核，然后使用二值化哈希编码以及分块直方图特征来进行下采样和编码。因此，该框架称为PC ...
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2018-08-06 15:18:17
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KNN算法理解 https://blog.csdn.net/class_brick/article/details/78748014 https://blog.csdn.net/class_brick/article/details/78748014 https://blog.csdn.net/cl ...
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2018-08-06 13:45:22
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一、数据 1.1 什么是数据 x=10，10是我们要存储的数据 1.2 为何数据要分不同的类型 数据是用来表示状态的，不同的状态就应该用不同的类型的数据去表示 1.3 数据类型 数字（整形，长整形，浮点型，复数） 字符串 字节串：在介绍字符编码时介绍字节bytes类型 列表 元组 字典 集合 1.4 ...
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2018-08-06 00:46:57
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数据回归分类预测的基本算法及python实现 关于数据的回归和分类以及分析预测。讨论分析几种比较基础的算法，也可以算作是比较简单的机器学习算法。 一． KNN算法 邻近算法，可以用来做回归分析也可以用来做分类分析。主要思想是采取K个最为邻近的自变量来求取其应变量的平均值，从而做一个回归或者是分类。一 ...
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2018-07-29 20:28:06
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K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法 1、定义：如果一个样本在特征空间中的k个最近似（即特征空间中最临近）的样本中大多数属于某一类别，则该样本也属于这个类别。 2、计算公式：； 3、K-近邻算法需要做标准化处理； 4、K-近邻算法API 5、优点： 1）简单、无需参数处理 ...
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2018-07-29 18:56:14
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一、KNN算法的介绍 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法之一，理论上比较成熟。KNN算法首先将待分类样本表达成和训练样本一致的特征向量；然后根据距离计算待测试样本和每个训练样本的距离，选择距离最小的K个样本作为近邻样本；最后根据K个近邻样本判断待分 ...
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2018-07-28 20:34:04
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Python默认是以ASCII作为编码方式的，如果在自己的Python源码中包含了中文（或者其他非英语系的语言），此时即使你把自己编写的Python源文件以UTF-8格式保存了，但实际上，这依然是不行的。解决办法很简单，只要在文件开头加入下面代码就行了 ...
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编程语言 时间：
2018-07-28 12:07:33
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奇异值分解(Singular Value Decomposition，SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。是很多机器学习算法的基石。本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。 ...
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2018-07-26 18:39:35
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