”KNN“ 的搜索结果

     KNN算法是机器学习算法中最基础、最简单的算法之一。它既能用于分类，也能用于回归。KNN通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。KNN 算法，或者称 k最邻近算法，是有监督学习中的分类算法，它可以用于分类或回归...

     提取与任务相关的特征：特征缩放1、归一化：将特征缩放到一个特定的范围，通常是[0, 1]。2、标准化：将特征缩放为均值为0，标准差为1的分布。：会影响原始数据：不会形象原始数据：将相关性大的组合在一起:模型对...

     k过小：过拟合 k过大：欠拟合。:一个样本最相似的k个样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。解决方法：过拟合可以通过正则化、异常值检测、特征降维等方法来解决。★过拟合产生的原因：模型太过于...

     1.KNN思想：KNN的思想主要对于任意n维输入向量，分别对应于特征空间中的一个点，输出为该特征向量所对应的类别标签或预测值。2.KNN近邻算法：KNN近邻算法如名，我们可以将其分成四个部分。一个是你要判断的个体，你...

     1. 特征预处理1. 特征预处理1.1 归一化归一化（Normalization）是数据预处理中的一种常用技术，目的是将数据的数值范围调整到一个特定的区间，通常是[0, 1]，以便于不同特征之间的比较和加权。

     KNN算法：K-近邻算法（K Nearest Neighbor，简称KNN)。4.特征选择（原始数据特征很多，与任务相关是其中一个特征集合子集，内容：1.特征提取（ 从原始数据中提取与任务相关的特征）：用较小邻域中的训练实例进行预测...

     1. 基本定义 2. 算法原理 2.1 算法优缺点 2.2 算法参数 2.3 变种 3.算法中的距离公式 4.案例实现 4.1 导入相关库 4.2 读取数据 4.3 读取变量名 4.4 定义X,Y数据 4.5 分离训练集和测试集 ...5.2 另一种实现方式

Day8-KNN.xmind

标签：   KNN

     整理python机器学习常用算法，里面涵盖基础操作，案例解析和注意事项，包括knn算法、逻辑斯蒂回归、线性归回、岭回归、SVM支持向量机等，因不能同时上传多个文件，所以逐一上传，如果下载文档的博友有问题可以随时...

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