机器学习--K近邻算法，以及python中通过Scikit-learn库实现K近邻算法API使用技巧
1.K-近邻算法思想 假如你有一天来到北京，你有一些朋友也在北京居住，你来到北京之后，你也不知道你在北京的哪个区，假如你来到了北京南站。 分别问朋友在哪个区，距离多远。 根据最近朋友所在区比如丰台区，来判断自己是不是也在丰台区。 这就是K近邻算法的思想，根据最近距离来判断你属于哪个类别。 根据你的“...
AI人工智能 最常见的机器学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、K近邻和神经网络
机器学习是人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的一个重要组成部分。它是一种通过数据和模型自动化推理、预测和决策的技术。在机器学习中，算法是核心。算法是计算机根据数据和任务要求自动推断出来的规则和方法。 本文将详细介绍AI人工智能最常见的机器学习算法。 线性回归 线性回...
Machine Learning机器学习之K近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）
前言 背景介绍： K近邻算法最早由美国的科学家 Thomas Cover 和 Peter Hart 在 1967 年提出，并且在之后的几十年中得到了广泛的研究和应用。KNN 算法是一种基于实例的学习方法，它不像其他算法一样需要对数据进行假设或者参数拟合，而是直接利用已知的数据样本进行预测。 思想： ...
【Python机器学习】决策树、K近邻、神经网络等模型对Kaggle房价预测实战（附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~超参数调优超参数调优需要依靠试验的方法，以及人的经验。对算法本身的理解越深入，对实现算法的过程了解越详细，积累了越多的调优经验，就越能够快速准确地找到最合适的超参数试验的方法，就是设置了一系列超参数之后，用训练集来训练并用验证集来检验，多次重复以上...
【Python机器学习】多项式回归、K近邻KNN回归的讲解及实战（图文解释 附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~多项式回归非线性回归是用一条曲线或者曲面去逼近原始样本在空间中的分布，它“贴近”原始分布的能力一般较线性回归更强。多项式是由称为不定元的变量和称为系数的常数通过有限次加减法、乘法以及自然数幂次的乘方运算得到的代数表达式。多项式回归（Polynomial R...
机器学习k近邻算法鸢尾花种类预测
1 再识K-近邻算法APIsklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm=‘auto’)n_neighbors：int,可选（默认= 5），k_neighbors查询默认使用的邻居数algorithm：{‘auto’ÿ.....
机器学习k近邻算法k值的选择
1 K值选择说明举例说明：K值过小容易受到异常点的影响 过拟合k值过大：受到样本均衡的问题 欠拟合K值选择问题，李航博士的一书「统计学习方法」上所说：选择较小的K值，就相当于用较小的领域中的训练实例进行预测，“学习”近似误差会减小，只有与输入实例较近或相似的训练实例才会对预测结果起作用，...
机器学习k近邻算法kd树实现优化查询
1 kd树简介1.1 什么是kd树问题导入：实现k近邻算法时，主要考虑的问题是如何对训练数据进行快速k近邻搜索。这在特征空间的维数大及训练数据容量大时尤其必要。**k近邻法最简单的实现是线性扫描（穷举搜索），即要计算输入实例与每一个训练实例的距离。计算并存储好以后，再查找K近邻。**当训练集很大时，...
机器学习Sklearn的k近邻算法api初步使用
1 k近邻算法api初步使用K近邻算法介绍：https://blog.csdn.net/ZGL_cyy/article/details/125583129机器学习流程复习：1.获取数据集2.数据基本处理3.特征工程4.机器学习5.模型评估2 Scikit-learn工具介绍机器学习Sklearn数据...
【机器学习实战项目】10分钟学会Python怎么用K近邻KNN进行分类预测（四）
[toc]1 前言1.1 K近邻的介绍K近邻（K-Nearest Neighbor, KNN）是一种基本的分类与回归算法。其基本思想是将新的数据样本与已知类别的数据样本进行比较，根据K个最相似的已知样本的类别进行预测。具体来说，KNN算法通过计算待分类样本与已知样本之间的距离（欧式距离、曼哈顿距离等...
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