接前面 https://www.cnblogs.com/Liuyt-61/p/11738399.html 回过头来看这张图,什么是机器学习?就是将训练数据集喂给机器学习算法,在上面kNN算法中就是将特征集X_train和Y_train传给机器学习算法,然后拟合(fit)出一个模型,然后输入样例到该模型进行预测(predict)输出结果. 而对于kNN来说,算法的模型其实就是自身的训练数据集,所以可以说kNN是一个不需要训练过程的算法. k近邻算法是非常特殊的,可以被认为是没有模型的算法 为了和其…

一.Kmeans算法 kmeans算法又名k均值算法.其算法思想大致为:先从样本集中随机选取 kk 个样本作为簇中心,并计算所有样本与这 kk 个“簇中心”的距离,对于每一个样本,将其划分到与其距离最近的“簇中心”所在的簇中,对于新的簇计算各个簇的新的“簇中心”.  根据以上描述,我们大致可以猜测到实现kmeans算法的主要三点:  (1)簇个数 kk 的选择  (2)各个样本点到“簇中心”的距离  (3)根据新划分的簇,更新“簇中心” 算法过程如下: 参考资料:Kmeans算法理解及代码实现…

基于实例的学习方法中,最近邻法和局部加权回归法用于逼近实值或离散目标函数,基于案例的推理已经被应用到很多任务中,比如,在咨询台上存储和复用过去的经验:根据以前的法律案件进行推理:通过复用以前求解的问题的相关部分来解决复杂的调度问题.      基于实例方法的一个不足是,分类新实例的开销可能很大.这是因为几乎所有的计算都发生在分类时,而不是在第一次遇到训练样例时.所以,如何有效地索引训练样例,以减少查询时所需计算是一个重要的实践问题.此类方法的第二个不足是(尤其对于最近邻法),当从存储器中检索相似…

机器学习算法应用·KNN算法 一.问题描述 验证码目前在互联网上非常常见,从学校的教务系统到12306购票系统,充当着防火墙的功能.但是随着OCR技术的发展,验证码暴露出的安全问题越来越严峻.目前对验证码的识别已经有了许多方法,例如CNN,可以直接输入图片进行识别.验证码分为许多种类,本文以传统的字符验证码作为研究对象,进行图片分割成单一图片作为训练集,构架以测KNN,决策树或者朴素贝叶斯这三个算法为核心的验证码识别算法,进一步体会三个算法的特点. 二.数据准备 2.1数据说明 对于比较简单的字…

机器学习十大算法之KNN算法 前段时间一直在搞tkinter,机器学习荒废了一阵子.如今想重新写一个,发现遇到不少问题,不过最终还是解决了.希望与大家共同进步. 闲话少说,进入正题. KNN算法也称最近邻居算法,是一种分类算法. 算法的基本思想:假设已存在一个数据集,数据集有多个数值属性和一个标签属性,输入一个新数据,求新数据的标签. 步骤如下: 先将新数据拷贝n份,形成一个新的数据集: 逐行计算新数据集与原数据集的距离: 按距离长度排序后,统计前K个数据里,那个标签出现的次数最多,新数据就标记…

机器学习十大算法 之 kNN(一) 最近在学习机器学习领域的十大经典算法,先从kNN开始吧. 简介 kNN是一种有监督学习方法,它的思想很简单,对于一个未分类的样本来说,通过距离它最近的k个"邻居",来判断这个样本的类别.kNN也是一种lazy learning(不知道中文是啥)技术,训练代价小.分类代价大.算法的要点有四个: 训练集 k的取值 距离的衡量方式 决定未知样本类别的方式 尽管kNN理解和实现起来都很简单,但是在某些应用上仍然有较好的表现.Cover和Hart指出,在一些合…

机器学习之K近邻算法(KNN) 标签: python 算法 KNN 机械学习 苛求真理的欲望让我想要了解算法的本质,于是我开始了机械学习的算法之旅 from numpy import * import operator from collections import Counter #KNN需要测试集,训练集,标签和k值 #测试集:你需要测试的数据 #训练集:给定的标准数据 #标签:每个标准数据的类别 #k值 :测试集和训练集相比较下前K个最相识的训练集的值 # 用KNN算法找出测试集的类别 #…

现在 机器学习 这么火,小编也忍不住想学习一把.注意,小编是零基础哦. 所以,第一步,推荐买一本机器学习的书,我选的是Peter harrigton 的<机器学习实战>.这本书是基于python 2.7的,但是我安装的是python 3.6.2. 所以很关键的是,你必须得有一定的python基础.这里我推荐runoob的py3教程,通俗易懂.http://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html 注意:python2和python3是不兼容的 p…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————02.k-邻近算法(KNN) 关键字:邻近算法(kNN: k Nearest Neighbors).python.源码解析.测试作者:米仓山下时间:2018-10-21机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiong…

机器学习:K-近邻算法(KNN) 一.KNN算法概述 KNN作为一种有监督分类算法,是最简单的机器学习算法之一,顾名思义,其算法主体思想就是根据距离相近的邻居类别,来判定自己的所属类别.算法的前提是需要有一个已被标记类别的训练数据集,具体的计算步骤分为一下三步: 1.计算测试对象与训练集中所有对象的距离,可以是欧式距离.余弦距离等,比较常用的是较为简单的欧式距离: 2.找出上步计算的距离中最近的K个对象,作为测试对象的邻居: 3.找出K个对象中出现频率最高的对象,其所属的类别就是该测试对象所属的…