编程英语之KNN算法

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编程英语之KNN算法

School of Computer Science The University of Adelaide Artificial Intelligence Assignment 2 Semester 1, 2018 due 11:55pm, Thursday 14th May 2018 Introduction 介绍 In this assignment, you will develop several classification models to classify n…

什么是 kNN 算法？

学习 machine learning 的最低要求是什么? 我发觉要求可以很低,甚至初中程度已经可以. 首先要学习一点 Python 编程,譬如这两本小孩子用的书:[1][2]便可. 数学方面,只需要知道「两点间距离」的公式(中学的座标几何会读到). 这本书第二章介绍 kNN 算法,包括 Python 程序: 其他章节的数学要求可能不同,但我目的是想说明,很多实用的人工智能的原理,其实也很简单的. kNN 是什么? For example: 开始时,所有 data points 的 l…

KNN算法java实现代码注释

K近邻算法思想非常简单,总结起来就是根据某种距离度量检测未知数据与已知数据的距离,统计其中距离最近的k个已知数据的类别,以多数投票的形式确定未知数据的类别. 一直想自己实现knn的java实现,但限于自己的编程水平,java刚刚入门,所以就广泛搜索网上以实现的java代码来研习.下面这个简单的knn算法的java实现是在这篇博客中找到的:http://blog.csdn.net/luowen3405/article/details/6278764 下面给出我对代码的注释,如果有错误请指正. 源程…

KNN算法介绍

KNN算法全名为k-Nearest Neighbor,就是K最近邻的意思. 算法描述 KNN是一种分类算法,其基本思想是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. 算法过程如下: 1.准备样本数据集(样本中每个数据都已经分好类,并具有分类标签):2.使用样本数据进行训练:3.输入测试数据A:4.计算A与样本集的每一个数据之间的距离:5.按照距离递增次序排序:6.选取与A距离最小的k个点:7.计算前k个点所在类别的出现频率:8.返回前k个点出现频率最高的类别作为A的预测分类. 主要因素训练集(或…

[Python]基于K-Nearest Neighbors[K-NN]算法的鸢尾花分类问题解决方案

看了原理,总觉得需要用具体问题实现一下机器学习算法的模型,才算学习深刻.而写此博文的目的是,网上关于K-NN解决此问题的博文很多,但大都是调用Python高级库实现,尤其不利于初级学习者本人对模型的理解和工程实践能力的提升,也不利于Python初学者实现该模型. 本博文的特点: 一全面性地总结K-NN模型的特征.用途二基于Python的内置模块,不调用任何第三方库实现博文主要分为四部分: 基本模型(便于理清概念.回顾模型) 对待解决问题的重述模型(算法)和评价(一来,以便了解模型特点…

KNN算法简介

KNN算法 K-近邻算法原理 K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法,见名思意. 我们的目的是要预测某个学生在数学课上的成绩... 先来说明几个基本概念:图中每个点代表一个样本(在这里是指一个学生),横纵坐标代表了特征(到课率,作业质量),不同的形状代表了类别(即:红色代表A(优秀),绿色代表D(不及格)). 我们现在看(10,20)这个点,它就代表着:在数学课上,某个学生到课率是10%,交作业质量是20分,最终导致了他期末考试得了D等级(不佳).同理,这6个点也就代表了…