K近邻(KNN):分类算法 * KNN是non-parametric分类器(不做分布形式的假设,直接从数据估计概率密度),是memory-based learning. * KNN不适用于高维数据(curse of dimension) * Machine Learning的Python库很多,比如mlpy(更多packages),这里实现只是为了掌握方法 * MATLAB 中的调用,见<MATLAB分类器大全(svm,knn,随机森林等)> * KNN算法复杂度高(可用KD树优化,C中可以用…

代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Jul 12 09:36:49 2018 @author: zhen """ """ 分析n_neighbors的大小对K近邻算法预测精度和泛化能力的影响 """ from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model…

K近邻很简单. 简而言之,对于未知类的样本,按照某种计算距离找出它在训练集中的k个最近邻,如果k个近邻中多数样本属于哪个类别,就将它判决为那一个类别. 由于采用k投票机制,所以能够减小噪声的影响. 由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本,而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的,因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说,KNN方法较其他方法更为适合. 一个不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的样本都要计算它到全体已知样本的距离,才能求得它的K个最近邻点.…

内置数据类型 数据名称 例子 数字: Bool,Complex,Float,Integer True/False; z=a+bj; 1.23; 123 字符串: String '123456' 元组: Tuple (123456) 集合: Set 字典: Dict {1:'123456'} 文件:File 数组:Array 字节数组:Bytearray graph TD; 存储方式划分-->可变对象; 存储方式划分-->不可变对象; 可变对象-->字典; 可变对象-->列表; 可变…

目录 语句,表达式 赋值语句 打印语句 分支语句 循环语句 函数 函数的作用 函数的三要素 函数定义 DEF语句 RETURN语句 函数调用 作用域 闭包 递归函数 匿名函数 迭代 语句,表达式 赋值语句 变量名首次使用时会被创建 变量名使用前必须复制 隐晦的赋值操作 模块导入 函数定义 类定义 赋值语句大于序列赋值 打印语句 print() 分支语句 if语句中的判断为真值判断 真值测试可以是逻辑表达式,算数运算式,in,not in等 真值判定 任何非零数字和非空对象为True 数字零,空对…

前言 本系列教程基本就是摘抄<Python机器学习基础教程>中的例子内容. 为了便于跟踪和学习,本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本: Github仓库:https://github.com/Holy-Shine/Introduciton-2-ML-with-Python-notebook 系列教程总目录 Python机器学习基础教程 引子 先导入必要的包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt i…

几种分类器的基本调用方法 本节的目的是基本的使用这些工具,达到熟悉sklearn的流程而已,既不会设计超参数的选择原理(后面会进行介绍),也不会介绍数学原理(应该不会涉及了,打公式超麻烦,而且近期也没有系统的学习机器学习数学原理的计划,下学期可能会重拾cs229,当然如果在上课展示或者实验室任务中用到的特定方法还是很可能用博客记录一下的,笑). Logistic & SGDC '''Logistic & SGDC''' '''数据预处理''' import numpy as np impo…

(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.那么新数据被简单分配给其近邻的类.KNN算法算是监督学习还是无监督学习呢?首先来看一下监督学习和无监督学习的定义.对于监督学习.数据都有明白的label(分类针对离散分布,回归针对连续分布),依据机器学习产…

(一)K近邻算法基础 K近邻(KNN)算法优点 思想极度简单 应用数学知识少(近乎为0) 效果好 可以解释机器学习算法使用过程中的很多细节问题 更完整的刻画机器学习应用的流程 图解K近邻算法 上图是以往病人体内的肿瘤状况,红色是良性肿瘤.蓝色是恶性肿瘤.显然这与发现时间的早晚以及肿瘤大小有密不可分的关系,那么当再来一个病人,我怎么根据时间的早晚以及肿瘤大小推断出这个新的病人体内的肿瘤(图中的绿色)是良性的还是恶性的呢? k近邻的思想便可以在这里使用,我根据距离(至于距离是什么样的距离,我们后面会…

k近邻法是一种基本分类与回归方法.本章只讨论k近邻分类,回归方法将在随后专题中进行. 它可以进行多类分类,分类时根据在样本集合中其k个最近邻点的类别,通过多数表决等方式进行预测,因此不具有显式的学习过程.其本质是利用训练数据集对特征向量空间进行划分,并作为其分类的模型.k值选择.距离度量以及分类决策规则是其三个基本要素. 一.模型: 特征空间中,对每个训练点,距离该点比其他点更近的所有点组成一个区域(单元),每个训练点拥有一个区域(单元),所有训练点的区域(单元)构成对特征空间的一个划分.最近邻…