TensorFlow机器学习实战指南（原书第2版）

k近邻-机器学习算法

Matlab实现的Knn算法，用于数字图像分类，具有很高的准确率

机器学习-K近邻

Section I: Brief Introduction on K-Nearest Neighbors K-Nearest neighbors (KNN) is particularly interesting because it is fundamentallyndifferent from the other learning algorithms. KNN is a typical example of a lazy learner. It is called not because of its apparaent simplicity, but because it doesn’

机器学习k近邻模型

关于knn模型的课件讲解，关于人工智能分类的文档

Python语言实现机器学习的K-近邻算法

写在前面 额、、、最近开始学习机器学习嘛，网上找到一本关于机器学习的书籍，名字叫做《机器学习实战》。很巧的是，这本书里的算法是用Python语言实现的，刚好之前我学过一些Python基础知识，所以这本书对于我来说，无疑是雪中送炭啊。接下来，我还是给大家讲讲实际的东西吧。 什么是K-近邻算法？ 简单的说，K-近邻算法就是采用测量不同特征值之间的距离方法来进行分类。它的工作原理是：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之后，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，然后算法提取出样本集

机器学习—K-近邻算法[入门]

k-近邻算法（k-Nearest Neighbour algorithm），又称为KNN算法，是数据挖掘技术中原理最简单的算法。 KNN的工作原理：给定一个已知标签类别的训练数据集，输入没有标签的新数据后，在训练数据集中找到与新数据最邻 近的k个实例，如果这k个实例的多数属于某个类别，那么新数据就属于这个类别。可以简单理解为：由那些离X最 近的k个点来投票决定X归为哪一类。 k-近邻算法步骤：      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序      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

Python机器学习k-近邻算法(K Nearest Neighbor)实例详解

主要介绍了Python机器学习k-近邻算法(K Nearest Neighbor),结合实例形式分析了k-近邻算法的原理、操作步骤、相关实现与使用技巧,需要的朋友可以参考下

机器学习实战-k-近邻算法改进约会网站的配对效果

机器学习实战-k-近邻算法改进约会网站的配对效果，包括KNN.py,datingTestSet.txt，datingTestSet2.txt，testknn.py

机器学习_最近邻_k-近邻算法_python实现

机器学习_最近邻_k-近邻算法_python实现

机器学习之k-近邻算法.zip

机器学习之k-近邻算法这篇blog对于的源码和数据集

K-近邻算法识别手写数字代码以及原始资源

本资源包涵了K-近邻算法识别手写数字系统（包括详细的代码注释），和原始训练测试数据。

一看就懂的 机器学习k-近邻算法（KNN）

基础知识： 1，机器学习想相关概念： 原创文章 7获赞 0访问量 116 关注 私信 展开阅读全文 作者：hhhhxxn

机器学习之KNN（k近邻）算法详解

一、基本分类： ①监督学习（Supervisedlearning） 数据集中的每个样本有相应的“正确答案”，根据这些样本做出 预测，分有两类：回归问题和分类问题。 步骤1：数据集的创建和分类 步骤2：训练

机器学习02--K近邻算法

k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。它的工作原理理是：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，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个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据 后，将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进⾏行行⽐比较，然后算法提取样本最相似数据(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。

PYTHON机器学习——KNN（k近邻算法）

PYTHON机器学习——KNN（k近邻算法） 代码实现 首先，导入需要用到的包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 初始化模拟数据集和对应的分类 data_x=[[1.15,2.34], [1.55,2.47], [3.78,4.98], [3.34,4.56], [2.22,2.34]] data_y=[1,1,0,0,1] X_train=np.array(data_x) Y_train=np.array(data_y) 画图看一下两类数据在图上的分布情况

机器学习实战 - k近邻算法（KNN算法）总结

机器学习实战 - k近邻算法（KNN算法）总结 适合机器学习实战入门新手 K-近邻算法，又称为 KNN 算法，是数据挖掘技术中原理最简单的算法。 KNN 的工作原理：给定一个已知类别标签的数据训练集，输入没有标签的新数据...

应用分类的K-近邻算法.docx

使用K-近邻算法对四个案例进行建模分析，对其原理，使用的数学公式，建立模型的步骤进行叙述，非常易懂，是学习机器学习中K-近邻算法的好资源

机器学习算法（1）K-近邻算法、线性回归、逻辑回归、决策树算法、集成学习、聚类算法

该资源为人工智能-机器学习相关算法详细讲解，包括K-近邻算法、线性回归、逻辑回归、决策树算法、集成学习、聚类算法以及拓展的理论和实践案例。

利用k-近邻算法实现手写体分类代码及数据集

k-近邻算法实例及数据集，包含测试集和训练集，代码中knn.py为主体代码，test.py为画散点图详细代码，example_1为test.py生产的散点图

菊安酱的机器学习第1期-k-近邻算法（直播）.pdf

k-近邻算法的课件。来自于菊安酱的机器学习实战12期的免费教程。内涵python源码。

机器学习算法--k 近邻法.pdf

机器学习算法中，常见的十大算法之一，k 近邻法算法，资料是一个PDF文件，有原理，案例，解说。

K-近邻算法KNN学习笔记

本文来自于biaodianfu，文章介绍了在小程序端，使用腾讯云云智AI应用服务来进行人脸识别检测分析，实现人脸识别等功能。 K近邻法(k-nearestneighbor,k-NN)是1967年由CoverT和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，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个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新的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

机器学习算法总结3:k近邻法

k近邻法(k-NN)是一种基本分类与回归方法。算法思想：给定一个数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与其最邻近的k个实例，这k个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分为哪个类。 k近邻的特殊情况是k=1的情形，称为最近邻算法。 k近邻算法没有显式的学习过程。 1.模型：k近邻法使用的模型对应于对特征空间的划分。 k近邻法中，当训练集、k值、距离度量(如欧式距离)及分类决策规则确定后，对于任何一个新的输入实例，它所属的类唯一地确定。 模型的三个基本要素：k值的选择、距离度量以及分类决策规则。 (1)k值的选择 k值较小，意味着整体模型变得复杂，容易发生过拟合；k值较大，意味着整体模型变

机器学习与算法源代码7： K近邻算法.zip

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kNN_k近邻_机器学习_分类算法_

机器学习方法，利用K近邻聚类算法进行数据分类

k-近邻算法----------回归算法.html

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k-近邻算法（手写字识别）

机器学习——k-近邻算法（手写字识别）训练文件trainingDigits有1900多个，测试文件testDigits有900多个。 点击下载

java实现k-近邻算法分类器

用java实现k-近邻算法分类器的完整工程代码，测试结果正确

K近邻算法学习课程.pptx

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