機器學習的目的是生成對於人類理解足夠簡單的分類表示式。必須具有充分模仿人類的推理能力，在決策過程中提供見解。統計學強調推斷，機器學習強調**。運用前者一般通過生成資料進行統計推斷。後者是通過某些變數**資料的某些特徵。有一些演算法：
機器學習演算法廣義上主要分為監督學習,非監督學習,強化學習和深度學習。監督學習方法就是將資料進行分類並標記為測試資料,就像乙個老師對課堂進行監督。無監督的學習沒有標記任何訓練集資料,而監督學習完全包含標記的訓練集資料。半監督學習使用未標記的資料作為訓練集。
k-最近鄰演算法繪製
'''k-最近鄰演算法不用從訓練集資料中建立模型.它逐一比較無標籤資料和每乙個有標籤的資料.
然後,去最相似的資料部分(最近的鄰居),並檢視其標籤.現在,從已知的資料集中取前k條最相似
的資料(k為整數,並且通常小於20).
''''''
使用k-最近鄰步驟:
收集資料
準備計算距離的數值
用任何適當的方法進行分析
沒有訓練(不涉及訓練)
測試並計算誤差率
計算k最鄰近搜素,確定前k個最近鄰
為了測試分類結果,可以從已知資料開始,這樣可以隱藏分類結果,並測試自己的分類**結果
結果：
機器學習之k 最近鄰（kNN）演算法
一 knn k nearest neighbor 演算法原理 事物都遵循物以類聚的思想，即有相同特性的事物在特徵空間分布上會靠得更近，所以knn的思路是 乙個樣本在特徵空間中k個靠的最近的樣本中，大多數屬於某個類別，這個樣本就屬於某個類別。如圖所示，藍色方框和橙色三角分別代表不同的類別，此時來了乙個...
K最近鄰演算法
參考 所謂k最近鄰，就是k個最近的鄰居的意思，說的是每個樣本都可以用它最接近的k個鄰居來代表。cover和hart在1968年提出了最初的鄰近演算法。knn是一種分類 classification 演算法，它輸入基於例項的學習 instance based learning 屬於懶惰學習 lazy ...
K最近鄰演算法
一 原理 k最近鄰演算法 k nearest neighbor，knn 是最基本的分類演算法，其基本原理是 從最近的k個鄰居 樣本 中，選擇出現次數最多的類別作為判定類別。k最近鄰演算法可以理解為是乙個分類演算法，常用於標籤的 如性別。實現knn演算法核心的一般思路 相似度計算 計算未知樣本和每個訓...