1 KNN算法 1.1 KNN算法简介 KNN(K-Nearest Neighbor)工作原理:存在一个样本数据集合,也称为训练样本集,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对应的关系.输入没有标签的数据后,将新数据中的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,提取出样本集中特征最相似数据(最近邻)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近邻算法中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…

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…

机器学习算法--kNN 目录 机器学习算法--kNN 1. 算法原理 2. 算法实现 2.1 kd-tree构造 2.2 kd-tree查询 2.3 kNN算法实现 3. 算法测试 Ref 1. 算法原理 基本思想是物以类聚,相同类别的样本之间在特征空间中应当聚集在一起,因此对于新的数据点,根据其附近的K个邻居的类型可以对其进行预测.如下图所示,假设红.绿.蓝三种颜色的点分布在二维空间中,这对应着分类任务中的训练样点包含了3个类别,特征数量为2.如果现在我们希望推测图中空心圆的那个点是属于那个类…

概述:基于Docker的TensorFlow机器学习框架搭建和实例源码解读,TensorFlow作为最火热的机器学习框架之一,Docker是的容器,可以很好的结合起来,为机器学习或者科研人员提供便捷的机器学习开发环境,探索人工智能的奥秘,容器随开随用方便快捷.源码解析TensorFlow容器创建和示例程序运行,为热爱机器学者降低学习难度. 默认机器已经装好了Docker(Docker安装和使用可以看我另一篇博文:Ubuntu16.04安装Docker1.12+开发实例+hello world+w…

导入类库 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer fr…

分类模型 K近邻 逻辑斯谛回归 决策树 K近邻(KNN) 最简单最初级的分类器,就是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来,当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时,便可以对其进行分类K近邻(k-nearest neighbour, KNN)是一种基本分类方法,通过测量不同特征值之间的距离进行分类.它的思路是: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,其中K通常是不大于20的整数:KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确…

散点图和KNN预测 一丶案例引入 # 城市气候与海洋的关系研究 # 导包 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 使用画图模块时,jupyter工具需要声明 from pylab import mpl # mpl 提供画图的包 mpl.rcParams['font.sans-seri…

上一节对XGBoost算法的原理和过程进行了描述,XGBoost在算法优化方面主要在原损失函数中加入了正则项,同时将损失函数的二阶泰勒展开近似展开代替残差(事实上在GBDT中叶子结点的最优值求解也是使用的二阶泰勒展开(详细上面Tips有讲解),但XGBoost在求解决策树和最优值都用到了),同时在求解过程中将两步优化(求解最优决策树和叶子节点最优输出值)合并成为一步.本节主要对XGBoot进行实现并调参. XGBoost框架及参数 XGBoost原生框架与sklearn风格框架 XGBoost有…

前面对GBDT的算法原理进行了描述,通过前文了解到GBDT是以回归树为基分类器的集成学习模型,既可以做分类,也可以做回归,由于GBDT设计很多CART决策树相关内容,就暂不对其算法流程进行实现,本节就根据具体数据,直接利用Python自带的Sklearn工具包对GBDT进行实现. 数据集采用之前决策树中的红酒数据集,之前的数据集我们做了类别的处理(将连续的数据删除了,且小批量数据进行了合并),这里做同样的处理,将其看为一个多分类问题. 首先依旧是读取数据,并对数据进行检查和预处理,这里就不再赘述…

学习中...不断更新. 在糖尿病人的数据库中有几列是不能为0的 比如葡萄糖 胰岛素 身体指数和皮肤厚度.所以在数据预处理阶段需要对这些列的数据进行替换. remeber we did 12 minus 1 for 11  在找寻K的值的时候,因为对训练数据集开平方等于12,但是为了取奇数值,用12-1得到11. 对位度量标准的选择一般选择欧式距离,当然也有很多其他的度量准则例如均方值,但是一般选择欧式距离,不仅因为它是最常用的一个,还因为度量性能较好. 评估模型是非常重要的,我们利用混淆矩阵来做…

1 机器学习处理流程: 2 机器学习分类: 有监督学习 主要用于决策支持,它利用有标识的历史数据进行训练,以实现对新数据的表示的预测 1 分类 分类计数预测的数据对象是离散的.如短信是否为垃圾短信,用户是否喜欢电子产品 常用方法: K近邻.朴素贝叶斯.决策树.SVM 2 回归 回归技术预测的数据对象是连续值.例如温度变化或时间变化.包括一元回归和多元回归,线性回归和非线性回归 常用方法: 线性回归.逻辑回归.岭回归 无监督学习 主要用于知识发现,在历史数据中发现隐藏的模式或内在结构 1 聚类 聚…

KNN原理与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9670187.html 1. KNN原理 KNN(k-Nearest Neighbour):K-近邻算法,主要思想可以归结为一个成语:物以类聚 1.1 工作原理 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 (k <= 20)个实例,这 k 个实例的多数属于某个类, 就把该输入实例分为这个类. https://w…

概述 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案.它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力较强的算法.GBDT中的树是回归树(不是分类树),GBDT用来做回归预测,调整后也可以用于分类. 集成学习==>提升方法族==>梯度提升方法==>以决策树作为基学习器的梯度提升方法 集成学习 集成学习…

概述 今天要说一下机器学习中大多数书籍第一个讲的(有的可能是KNN)模型-线性回归.说起线性回归,首先要介绍一下机器学习中的两个常见的问题:回归任务和分类任务.那什么是回归任务和分类任务呢?简单的来说,在监督学习中(也就是有标签的数据中),标签值为连续值时是回归任务,标志值是离散值时是分类任务.而线性回归模型就是处理回归任务的最基础的模型. 形式 在只有一个变量的情况下,线性回归可以用方程:y = ax+b 表示.而如果有多个变量,也就是n元线性回归的形式如下: n元线性回归 在这里我们将截断b…

决策树的实现太...繁琐了. 如果只是接受他的原理的话还好说,但是要想用代码去实现比较糟心,目前运用了<机器学习实战>的代码手打了一遍,决定在这里一点点摸索一下该工程. 实例的代码在使用上运用了香农熵,并且都是来处理离散数据的,因此有一些局限性,但是对其进行深层次的解析有利于对于代码的运作,python语言的特点及书写肯定是有帮助的. 我们分别从每个函数开始: 计算香农熵 def calcShannonEnt(dataSet): numEntries = len(dataSet) labelC…

KNN(K Nearest Neighbor) 还是先记几个关键公式 距离:一般用Euclidean distance   E(x,y)√∑(xi-yi)2 .名字这么高大上,就是初中学的两点间的距离嘛. 还有其他距离的衡量公式,余弦值(cos),相关度(correlation) 曼哈顿距离(manhatann distance).我觉得针对于KNN算法还是Euclidean distance最好,最直观. 然后就选择最近的K个点.根据投票原则分类出结果. 首先利用sklearn自带的的iris…

一.决策树模型组合 单决策树C4.5由于功能太简单,并且非常容易出现过拟合的现象,于是引申出了许多变种决策树,就是将单决策树进行模型组合,形成多决策树,比较典型的就是迭代决策树GBRT和随机森林RF. 在最近几年的paper上,如iccv这种重量级会议,iccv 09年的里面有不少文章都是与Boosting和随机森林相关的.模型组合+决策树相关算法有两种比较基本的形式:随机森林RF与GBDT,其他比较新的模型组合+决策树算法都是来自这两种算法的延伸.        核心思想:其实很多"渐进梯度&…

最近事情无比之多,换了工作.组队参加了一个比赛.和朋友搞了一些小项目,公号荒废许久.坚持是多么重要,又是多么艰难,目前事情都告一段落,我们继续100天搞定机器学习系列.想要继续做这个是因为,一方面在具体应用中,发现很多之前遗漏的点,可以在这里查漏补缺,巩固知识点.另一方面,也是想大家一起打卡学习,一起探讨. 那么,继续学习.      本算法很简单,day7,原文作者仅简单介绍了kNN算法.   01k-NN算法   K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)是数据挖掘分类技术中最…

1为什么我们需要KNN 现在为止,我们都知道机器学习模型可以做出预测通过学习以往可以获得的数据. 因为KNN基于特征相似性,所以我们可以使用KNN分类器做分类. 2KNN是什么? KNN K-近邻,是一种简单的机器学习算法,目前被广泛使用分类.KNN做分类基于基于与 将要分类的点 的邻居的类别. KNN 存储所有可以获得的例子,并基于相似性的度量做出分类 (也就是说和仓库里的特征进行对比,谁相近 就判为哪一类.) k在KNN中是一个参数,指的是在多数表决过程中要包括的最近的邻居的数量(这里的意思…

摘要:本部分对决策树几种算法的原理及算法过程进行简要介绍,然后编写程序实现决策树算法,再根据Python自带机器学习包实现决策树算法,最后从决策树引申至集成学习相关内容. 1.决策树 决策树作为一种常见的有监督学习算法,在机器学习领域通常有着不错的表现,决策树在生活中决策去做某件事时,会根据自己的经验考虑到多种因素,那么在程序逻辑中使用if~else的堆叠,决定最终结果的过程其实就算是决策树的一种体现,如下图(举个不太恰当的例子).学术一点来说,决策树就是根据以往发生的事的概率,来评估风险,作出…

XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源项目,前文提到XGBoost是GBDT的一种提升和变异形式,其本质上还是一个GBDT,但力争将GBDT的性能发挥到极致,因此这里的X指代的"Extreme"的意思.XGBoost通过在算法和工程上进行了改进,使其在性能和精度上都得到了很大的提升,也成为了Kaggle比赛和工程应用的大热门.XGBoost是大规模并行的BoostingTree的工具,比通常的工具包快10倍以上,是目前最好的开源BoostingTree的工具包,在工业界规模方面,XG…

KNN:K-nearst neighbors 简介: k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离来进行分类,简而言之为:人以类聚,物以群分 KNN既可以应用于分类中,也可用于回归中:在分类的预测是,一般采用多数表决法:在做回归预测时,一般采用平均值法 KNN三要素: 在KNN的算法中,主要考虑以下三个要素: K值的选择:表示样本可由距离其最近的K个邻居来代替:可由交叉验证来选择最适合K值 当K值较小的时候,表示使用较小领域的样本进行预测,因此会导致模型更加复杂,导致过拟合: 当K值较大的时候,表示…

最近在学习这本书,按照书上的实例编写了knn.py的文件,使用canopy进行编辑,用shell交互时发现运行时报错: >>> kNN.classify0([0,0],group,labels,3) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: name 'kNN' is not defined 运行的代码如下: from nu…

前言 Hello ,everyone. 我是小花.大四毕业,留在学校有点事情,就在这里和大家吹吹我们的狐朋狗友算法---KNN算法,为什么叫狐朋狗友算法呢,在这里我先卖个关子,且听我慢慢道来. 一 KNN算法简介 KNN(k-nearest neighbor的缩写)又叫最近邻算法.是1968年由Cover和Hart提出的一种用于分类和回归的无母数统计方法.什么叫无母统计方法呢,这里作个补充:无母统计方法又称非参数统计学,是统计学的一个分支,适用于母群体情况未明,小样本,母群体分布不为常态也不易转…

kNN算法算是机器学习入门级绝佳的素材.书上是这样诠释的:“存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都有标签,即我们知道样本集中每一条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比较,算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)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-近邻算法中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”. 优点:精度高.对异常…

为了让绝大多数人都可以看懂,所以我就用简单的话语来讲解机器学习每一个算法 第一次写ML的博文,所以可能会有些地方出错,欢迎各位大佬提出意见或错误 祝大家开心进步每一天- 博文代码全部为python 简单的说一下什么是机器学习,机器学习英文名称是Machine Learning, ML 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.算法复杂度理论等多门学科.专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有…

目录 xgboost CART(Classify and Regression Tree) GBDT(Gradient Boosting Desicion Tree) GB思想(Gradient Boosting) DT树(Desicion Tree) 横空出世的前向分步算法 GB再解释 GBDT 大BOSS--xgboost 训练xgboost xgboost模型 目标函数 正则化项处理 理论终章 最终章-拨开云雾见月明 多说一嘴 xgboost xgboost是一个监督模型,它对应的模型就是…

线性回归是机器学习中最基础的模型,掌握了线性回归模型,有利于以后更容易地理解其它复杂的模型. 线性回归看似简单,但是其中包含了线性代数,微积分,概率等诸多方面的知识.让我们先从最简单的形式开始. 一元线性回归(Simple Linear Regression): 假设只有一个自变量x(independent variable,也可称为输入input, 特征feature),其与因变量y(dependent variable,也可称为响应response, 目标target)之间呈线性关系,当然x…

译者按: 机器学习原来很简单啊,不妨动手试试! 原文: Machine Learning with JavaScript : Part 2 译者: Fundebug 为了保证可读性,本文采用意译而非直译.另外,本文版权归原作者所有,翻译仅用于学习.另外,我们修正了原文代码中的错误 上图使用plot.ly所画. 上次我们用JavaScript实现了线性规划,这次我们来聊聊KNN算法. KNN是k-Nearest-Neighbours的缩写,它是一种监督学习算法.KNN算法可以用来做分类,也可以用来…

目录 1.KNN近邻法 1.KNN近邻法 KNN模型由三个基本要素决定: 距离度量:其中欧式距离一般误差最小,\(x_{i} 和 x_{j}\)为两个样本点:\[L_{2}(x_{i}, x_{j}) = (\sum\limits_{l=1}^{n} |x_{i}^{(l)} - x_{j}^{(l)}|)\] k值的选择:k较小->近似误差会减小,估计误差会增大,模型变复杂,容易过拟合:k较大->估计误差减小,近似误差增大,模型变简单.k值一般取一个比较小的数值. 分类决策规则:分类损失函数…