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查询Tags标签： KNN，共有 109条记录-
各常用分类算法的优缺点总结:DT/ANN/KNN/SVM/GA/Bayes/Adaboosting/Rocchio
1决策树（Decision Trees）的优缺点决策树的优点： 一、 决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 二、 对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。 三、 能够…
2022/2/22 11:53:30 人评论 次浏览 -
＜＜从零入门机器学习＞＞ 在PyCharm中以函数化封装代码并在JupyterNoteBook中调用-以KNN算法为例（K近邻算法）
目录 1. 文章主要内容2. 函数化封装代码2.1 Pycharm中定义类和函数(也可以叫做方法)2.2 Pycharm具体操作2.3 JupyterNoteBook具体操作2.4 JupyterNoteBook中调用knn.py文件 3. 总结1. 文章主要内容本篇博客致力于讲解在PyCharm中以函数化封装代码并在JupyterNoteBook中调用…
2022/2/20 21:02:40 人评论 次浏览 -
python+OpenCV笔记（三十四）：特征匹配——蛮力匹配、蛮力KNN和比率检验过滤匹配
计算机视觉中，描述符是一种描述关键点的方法，它完全依赖于用来提取描述符的特定算法，并且与关键点（在KeyPoint类中定义）不同，除了每一个描述符表示一个关键点这一点之外，描述符没有共同的结构。我们可以使用detect函数来检测图像中的一组关键点。类似地，可以使用c…
2022/2/4 20:13:16 人评论 次浏览 -
kNN算法
一、电影类别分类：初识kNN k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967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…
2022/1/28 22:34:20 人评论 次浏览 -
「机器学习算法的数学解析与Python实现」KNN分类算法
参考资料： 数据科学中常见的9种距离度量方法，内含欧氏距离、切比雪夫距离等KNN分类算法相对另类，不太依赖数学。 KNN分类算法：用多数表决进行分类 KNN算法中最重要的两个概念：多数表决 距离以鸢尾花样本为例，随机选取了两个特征，用不同颜色表示不同的鸢尾花类别： …
2021/12/25 9:07:37 人评论 次浏览 -
「机器学习算法的数学解析与Python实现」KNN分类算法
参考资料： 数据科学中常见的9种距离度量方法，内含欧氏距离、切比雪夫距离等KNN分类算法相对另类，不太依赖数学。 KNN分类算法：用多数表决进行分类 KNN算法中最重要的两个概念：多数表决 距离以鸢尾花样本为例，随机选取了两个特征，用不同颜色表示不同的鸢尾花类别： …
2021/12/25 9:07:37 人评论 次浏览 -
基于sklearn框架下的knn分类器实现
from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import csvcsvFile = open("D:\datacsv.csv", "r") reader = csv.reader(csvFile) iri_X=[] iri_y=[]for item in reader:# 忽略第一行if…
2021/12/6 23:21:08 人评论 次浏览 -
基于sklearn框架下的knn分类器实现
from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import csvcsvFile = open("D:\datacsv.csv", "r") reader = csv.reader(csvFile) iri_X=[] iri_y=[]for item in reader:# 忽略第一行if…
2021/12/6 23:21:08 人评论 次浏览 -
使用kNN近邻算法识别水果种类（学习笔记）
1. 查看数据集，了解大概信息 import pandas as pd fruits_df = pd.read_table(fruit_data_width_colors.txt) print(fruits_df.head(10)) print(样本个数：,len(fruits_df))输出信息为：fruit_label fruit_name fruit_subtype mass width height color_score 0 …
2021/12/6 12:46:40 人评论 次浏览 -
使用kNN近邻算法识别水果种类（学习笔记）
1. 查看数据集，了解大概信息 import pandas as pd fruits_df = pd.read_table(fruit_data_width_colors.txt) print(fruits_df.head(10)) print(样本个数：,len(fruits_df))输出信息为：fruit_label fruit_name fruit_subtype mass width height color_score 0 …
2021/12/6 12:46:40 人评论 次浏览 -
[云炬python3玩转机器学习] 4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt raw_data_X = [[3.393533211, 2.331273381],[3.110073483, 1.781539638],[1.343808831, 3.368360954],[3.582294042, 4.679179110],[2.280362439, 2.866990263],[7.423436942, 4.696522875],[5.745051997, 3.53398980…
2021/12/4 17:18:38 人评论 次浏览 -
[云炬python3玩转机器学习] 4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt raw_data_X = [[3.393533211, 2.331273381],[3.110073483, 1.781539638],[1.343808831, 3.368360954],[3.582294042, 4.679179110],[2.280362439, 2.866990263],[7.423436942, 4.696522875],[5.745051997, 3.53398980…
2021/12/4 17:18:38 人评论 次浏览 -
kNN-预测
现在进行第五步，对数据进行预测 那么要做的的是从数据集里面拿出一部分作为要预测的，剩下的去比较，书上使用的是10% # 对之前做好的kNN算法进行预测 # 首先获取之前构造好的kNN分类器、数据、规则化之后的数据 import kNN import norm# 倒完包之后先别急，目的是从规则…
2021/11/16 23:40:23 人评论 次浏览 -
kNN-预测
现在进行第五步，对数据进行预测 那么要做的的是从数据集里面拿出一部分作为要预测的，剩下的去比较，书上使用的是10% # 对之前做好的kNN算法进行预测 # 首先获取之前构造好的kNN分类器、数据、规则化之后的数据 import kNN import norm# 倒完包之后先别急，目的是从规则…
2021/11/16 23:40:23 人评论 次浏览 -
关于KNN算法分析鸢尾花数据集
一、代码实现 # KNN import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris # data = load_iris() url = https://www.gairuo.com/file/data/dataset/iris.data data = pd.read_csv(url) data ["species&…
2021/11/13 22:39:48 人评论 次浏览
