1.k-近鄰演算法（knn）概念
k nearest neighbor演算法又叫knn演算法，這個演算法是機器學習當中的乙個比較經典的演算法，總體來說knn演算法是相對比較容易理解的演算法。
其實k-近鄰演算法就是通過你的「鄰居」來判斷你屬於那個類別
2.k-近鄰演算法api
準備：
pip3 install scikit-learn==0.19.1
注意：安裝scikit-learn的前提需要先安裝好numpy，scipy庫
2.1 k-近鄰演算法的api使用
2.2 示例
from sklearn.neighbors import kneighborsclassifier
x =[[0
],[1
],[2
],[3
]]y =[0,
0,1,
1]# 例項化api
estimator = kneighborsclassifier(n_neighbors=2)
# 使用fit方法進行訓練
estimatro.fit(x,y)
# 求出**值
estimator.predict([[
1]])
k 近鄰演算法
此文章參考機器學習實戰一書，具體的理論知識可以參考該書。本文的初衷只是為了做乙個複習，將學過的知識加以整理，其中不免有一定的錯誤。2.k 近鄰演算法的原理介紹 k 近鄰演算法通過測量不同的特徵值之間的距離進行分類。它的工作原理如下 存在乙個樣本的資料集合，也成為訓練樣本集合。並且樣本集中的每個資料都...
K 近鄰演算法
k 近鄰演算法採用測量不同特徵值之間的距離方法進行分類。優點 精度高 對異常值不敏感 無資料輸入假定 缺點 計算複雜度高 空間複雜度高 適用資料範圍 數值型和標稱型 工作原理 存在乙個樣本資料集合，也稱作訓練樣本集，並且樣本集中每個資料都存在標籤，即我們知道樣本集中每一資料與所屬分類的對應關係。輸入...
K 近鄰演算法
首先，我們將 k 近鄰演算法的基本理論 其次我們將使用python從文字檔案中匯入並解析資料 再次，討論當存在許多資料 的時，如何避免計算距離時可能碰到的一些常見錯誤 最後，利用實際的例子講解如何使用k 近鄰演算法改進約會 1.1 knn演算法 工作原理 存在乙個樣本資料集合，也稱作訓練樣本集，並且...