缺點
適用資料範圍
工作原理
一般流程
k近鄰模型
歐式距離
曼哈頓距離
l∞距離
k值的選擇
k偏大
分類決策規則
k近鄰法的實現:kd樹
import math
# x, y 預設歐式距離
defl
(x, y, p =2)
:iflen(x)
==len
(y)and
len(x)
>1:
sum=
0for i in
range
(len
(x))
:sum
+= math.
pow(
abs(x[i]
- y[i]
), p )
return math.
pow(
sum,
1/p)
else
:return
0
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from collections import counter
# data
class
第三章 k 近鄰
knn分類回歸方法 分類任務 投票法 回歸任務 平均法 懶惰學習的代表 在訓練階段僅僅是把樣本儲存起來，訓練時間開銷為0，待收到測試樣本再進行處理。模型 利用訓練資料集對特徵向量空間進行劃分，並作為分類的 模型 策略 多數表決規則 等價於經驗風險最小化 多數表決規則 如果分類的損失函式為0 1損失函...
統計學習方法 第三章 k近鄰法
k近鄰法是一種基本的分類與回歸方法，這裡只討論分類問題中的k近鄰法。演算法描述 首先給定乙個訓練集，對於待分類的輸入資料，在訓練集中找到與該輸入資料最鄰近的k個樣本，這k個樣本中哪個類別最多，就把待分類資料分給這個類。k近鄰法沒有顯式的學習過程。k近鄰法的三個基本要素 當這三個要素確定後，任何乙個新...
統計學習方法筆記 第三章 K近鄰法
k近鄰法 knn 是一種基本的分類與回歸的方法，這裡只介紹其分類問題。knn演算法的基本思想 對於乙個新的輸入資料點，在訓練集中找到與它距離最近的k個點，若這k個點中大部分屬於a類，則該資料點也屬於a類。演算法流程 特殊地，若k 1，則相當於離輸入例項最近的乙個樣本例項直接決定了它的類別。knn模型...