代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Jul 13 10:40:22 2018 @author: zhen """ import mglearn from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyp…

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Jun 28 17:16:19 2018 @author: zhen """ from sklearn.model_selection import train_test_split import mglearn import matplotlib.pyplot as plt x, y = mglearn.datasets.make_forge() x_trai…

一 k近邻算法原理 k近邻算法是一种基本分类和回归方法. 原理: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个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中. 如上图所示,有两类不同的样本数据,分别用蓝色的小正方形和红色的小三角形表示,而图正中间的那个绿色的圆所标示的数据则是待分类的数据.这也就是我们的目的,来了一个新的数据点,我要得到它的类别是什么?好的,下面我们根据k近邻的思想来给绿色圆点进行分类. 如果K=3,绿色圆点的最邻近的3…

一.前言 kaggle上有传统的手写数字识别mnist的赛题,通过分类算法,将图片数据进行识别.mnist数据集里面,包含了42000张手写数字0到9的图片,每张图片为28*28=784的像素,所以整个数据集的大小为(42000,784),加上标签值的一列. 二.模型选择 通过简单的数据观察,发现这些数据都是初始的像素数据,还没经过标准化.所以对其做标准化处理后,我们就可以进入到模型选择的步骤了. 整个数据集dataset的数据量不算小,shape为(42000,784),为了节省时间,我们可以…

 一. K邻近算法思想:存在一个样本数据集合,称为训练样本集,并且每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据(这里的数据是一组数据,可以是n维向量)与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征(向量的每个元素)与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似的的分类标签.由于样本集可以很大,我们选取前k个最相似数据,然后统计k个数据中出现频率最高的标签为新数据的标签. K邻近算法的一般流程: (1)收集数据:可以是本地数据,也可以从网页抓取. (2)准备数…

Python实现kNN(k邻近算法) 运行环境 Pyhton3 numpy科学计算模块 计算过程 st=>start: 开始 op1=>operation: 读入数据 op2=>operation: 格式化数据 op3=>operation: 计算测试文本到全部训练文本的距离 op4=>operation: 找出最优的k个距离 op5=>operation: 归一化k个距离 e=>end st->op1->op2->op3->op4->…

1. KNN 算法 K-近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)是分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一.该方法的思路是: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. K邻近算法原理很简单,但是真正用好它也不容易,比如K的取值到底为多少才合适,而且知道什么场景下用它更不简单. 缺点:  该算法的执行效率并不高,每次计算都需要将 待识别的用例 与所有测试用例进行求差计算,计算量较大.随着测…

k邻近算法的伪代码: 对未知类别属性的数据集中的每个点一次执行以下操作: (1)计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离: (2)按照距离递增次序排列 (3)选取与当前点距离最小的k个点 (4)确定前k个点所在类别的出现频率 (5)返回前k个点出现频率最好的类别作为当前点的预测分类 python函数实现 ''' Created on Sep 16, 2010 kNN: k Nearest Neighbors Input: inX: vector to compare to existing d…

1. k邻近算法原理: 存在一个样本数据集,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似的数据(最邻近)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是k邻近算法中k的出处,通常k是不大于20的整数.最后,选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类. 2. 分析的一般流程: 1)收集数据:可以使用任何方…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天的文章给大家分享机器学习领域非常简单的模型--KNN,也就是K Nearest Neighbours算法,翻译过来很简单,就是K最近邻居算法.这是一个经典的无监督学习的算法,原理非常直观,易于理解. 监督与无监督 简单介绍一下监督这个概念,监督是supervised的直译,我个人觉得不太准确,翻译成有标注和无标注可能更加准确.也就是说如果模型在学习的时候,既能够看到样本的特征又可以看到样本的结果,那么就是有监督学习,如果只能看到特征…