机器学习实战：基于ScikitLearn和TensorFlow

Python语言实现机器学习的K-近邻算法

今天学习的算法是KNN近邻算法。KNN算法是一个监督学习分类器类别的算法。下面我们来详细的探讨下

机器学习实战_K近邻算法 ——手写数字预测（sklearn api）

机器学习实战_K近邻算法 ——手写数字预测 调用的是自己编写的分类器classify0，主要是为了学习理论原理；在实际是项目中通常调用工具包的api接口，比如sklearn，这也体现了python的一个便利性，不用总是自己造轮子...

《模式识别与机器学习实战》第二讲 K-近邻算法

21世纪以来，在数据和计算能力指数式增长的支持下，机器学习算法在应用中取得了重大突破，如人脸识别、语音识别、自然语言处理、网页搜索、购物推荐、自动化交易等方面都取得了突破性进展，掀起了新一轮的人工智能浪潮。这些应用的背后是一大批新的机器学习算法，如统计学习理论、支持向量机、概率图模型、深度神经网络等，这些算法都通过计算机程序实现，因此实现机器学习算法的实际应用离不开计算机操作实验的支撑。

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

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

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

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近邻算法的Python实现

可以直接运行的Python程序，里面包含了数据集和测试集，有利于初学者入门。

Iris数据集——机器学习入门，实战

对于机器学习，Iris数据集常被用来演示监督学习中的分类算法，如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）以及K近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）等。通过这些算法，我们可以训练模型来预测鸢尾花的种类，进而...

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

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’

【宅着宅着就学习惯了】机器学习课程——KNN算法实战代码

在本课程"宅着宅着就学习惯了"中，我们深入探讨了机器学习领域中的一个基础算法——K近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）。KNN算法是一种监督学习方法，广泛应用于分类和回归问题。下面将详细阐述KNN算法的基本...

模式识别与机器学习实战 - KNN算法python实现 - 简单入门 -内含数据集和源码

在本文中，我们将深入探讨机器学习中的一个基本且实用的算法——K近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）。KNN算法是一种监督学习方法，常用于分类和回归问题，尤其适合初学者入门。这里我们将通过Python编程语言来...

机器学习python实战之手写数字识别

看了上一篇内容之后，相信对K近邻算法有了一个清晰的认识，今天的内容——手写数字识别是对上一篇内容的延续，这里也是为了自己能更熟练的掌握k-NN算法。 我们有大约2000个训练样本和1000个左右测试样本，训练样本...

《机器学习实战》全书python代码——很全很完整

《机器学习实战》是一本非常受欢迎的书籍，它深入浅出地介绍了机器学习的基本概念、算法和实践应用。这本书的Python代码实现是学习者深入理解机器学习理论与实践的重要资源。"部分代码作者亲自调试可用"这一描述意味...

机器学习——数据不均衡及解决方案

在机器学习领域，数据不均衡是一个常见的问题，它指的是不同类别的样本数量存在显著差异，例如，一个分类任务中，正例样本远少于负例样本。这种情况可能导致模型在训练时过于关注多数类，而忽视少数类，从而降低模型...

机器学习实战1

【机器学习基础】 机器学习是人工智能的一个分支，它...以上就是《机器学习实战》一书的第一部分——分类，涉及了机器学习的基础知识、常用的分类算法及其应用。这部分内容为后续的回归和其他机器学习任务奠定了基础。

机器学习-kNN-三国分类-视频课程

【机器学习-kNN-三国分类-视频课程】是关于机器学习中的K近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称kNN）的实战教程，主要针对初学者和对iOS开发有兴趣的人士。在这个课程中，你将深入理解kNN算法的基础理论，并通过...

python数据挖掘机器学习实战（代码+数据集）——基于基站定位数据的商圈分析.zip

《Python数据挖掘与机器学习实战：基于基站定位数据的商圈分析》 在现代大数据时代，数据已经成为企业决策的重要依据，特别是在商业智能领域。本资源包是关于如何利用Python进行数据挖掘和机器学习的一次实战应用，...

实战案例-使用KNN模型对鸢尾花数据进行分类（含源码及数据集）

本实战案例将使用K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法对这些鸢尾花进行分类。KNN是一种基于实例的学习方法，它在分类时通过寻找与未知样本最近的K个训练样本，根据这些样本的类别进行投票来决定未知样本的类别。 ...

python数据挖掘机器学习实战（代码+数据集）——电子商务网站用户行为分析及服务推荐.zip

在本资源中，“python数据挖掘机器学习实战（代码+数据集）——电子商务网站用户行为分析及服务推荐.zip”提供了一个全面的学习平台，旨在教授如何利用Python进行数据挖掘和机器学习，特别是针对电子商务网站的用户...

Python_VLPR-master.zip

1. 传统机器学习：在早期的车牌识别系统中，可能会使用支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等算法训练分类器，对字符进行分类。 2. 深度学习模型：近年来，随着深度学习的发展，卷积神经网络（CNN）已成为主流的字符...

first-machine-learning-Project端到端的机器学习项目

《端到端机器学习项目——Python实战指南》 在当今数据驱动的世界中，机器学习已经成为了许多行业不可或缺的一部分。这个名为“first-machine-learning-Project”的端到端机器学习项目，旨在帮助那些具备一定基础的...

【宅着宅着就学习惯了】支持向量机实战代码

本实战课程聚焦于SVM在机器学习中的应用，通过Python编程语言进行实现，帮助学习者深入理解和掌握这一技术。 首先，我们从手写字识别的KNN算法开始。KNN，即K近邻算法，是基础的分类方法之一。它根据实例的特征将新...

Python最佳学习路线图

- K近邻算法原理与实现。 - 决策树与随机森林算法。 - 支持向量机原理。 - **实践操作：** - 使用Scikit-Learn库实现分类任务。 - 构建聚类模型分析无标签数据。 - 对比不同算法性能差异。 以上是Python学习...