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机器学习100天（三十）：030k近邻分类算法-k值的选择(代码片段)

红色石头Will  红色石头Will  2023-01-09  499

关键词：

机器学习100天，今天讲的是：K近邻分类算法-K值的选择。

上一节我们讲了 K 折交叉验证的理论，下面我们将 K 折交叉验证算法应用到 K 近邻分类算法中，用来选择最合适的超参数 K 值。

数据集 iris_data.csv 文件。数据集下载地址：iris_data.csv，提取码：9zjw。

我们打开IDE spyder，前面内容与 028 节完全相同，分别导入标准库、导入数据集、划分训练集/测试集、以及最重要的定义 K 近邻分类算法的类 KnearestNeighbor。

#导入标准库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd


# 导入数据集
# 三个类别：seto

机器学习100天（三十一）：031k近邻回归算法

机器学习100天，今天讲的是：K近邻回归算法！《机器学习100天》完整目录：目录一、理论介绍我们之前讲了K近邻分类算法，用来处理分类问题。其实K近邻也可以用来处理回归问题。如左图所示，K近邻分类算法的思路是选取与... 查看详情

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机器学习100天（二十六）：026k近邻分类算法-理论

机器学习100天，今天讲的是：K近邻分类算法-理论。《机器学习100天》完整目录：目录一、什么是K近邻算法K近邻算法也叫KNN(k-NearestNeighbor)算法，它是一个比较成熟也是最简单的机器学习算法之一。K近邻分类算法的思路是：如果... 查看详情

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机器学习100天（二十八）：028k近邻分类算法-python实现(代码片段)

机器学习100天，今天讲的是：K近邻分类算法-Python实现。《机器学习100天》完整目录：目录一、导入数据集我们打开spyder，新建一个knn.py脚本。首先导入标准库，然后导入数据集iris_data.csv文件。数据集下载地址：iris_data.csv，提... 查看详情

机器学习100天（二十八）：028k近邻分类算法-python实现(代码片段)

机器学习：k-近邻分类

...展示出来。　　　　K-近邻算法属于分类的一种，由之前机器学习简介中所介绍的，分类是需要一些样本数据来供算法进行学习，因此K-近邻分类算法也需要一些训练数据集。　　首先我说一下K-近邻算法的思路：从字面上上看，... 查看详情

机器学习100天（三十二）：032kd树的构造和搜索

机器学习100天，今天讲的是：KD树的构造和搜索！《机器学习100天》完整目录：目录在K近邻算法中，我们计算测试样本与所有训练样本的距离，类似于穷举法。如果数据量少的时候，算法运行时间没有大的影响，但是如果数据量... 查看详情

《机器学习实战》-k近邻算法(代码片段)

目录K-近邻算法k-近邻算法概述解析和导入数据使用Python导入数据实施kNN分类算法测试分类器使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果收集数据准备数据：使用Python解析文本文件分析数据：使用Matplotlib画二维散点图准备数据：归... 查看详情

机器学习分类算法--k近邻算法knn(代码片段)

...应用数学知识少（近乎为零）效果好（缺点？）可以解释机器学习算法使用过程中很多细节问题更完整的刻画机器学习应用的流程 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt实现我们自己的kNN创建简单测试用例raw_data_X=[[3.39353 查看详情

机器学习——k-近邻(k-nearestneighbor)

...arestneighbor（个人观点，仅供参考。）k-近邻算法，第一个机器学习算法，非常有效且易掌握，本文将主要探讨k-近邻算法的基本理论和使用距离侧量的算法分类物品；最后通过k-近邻算法改进约会网站和手写数字识别系统。文章... 查看详情

机器学习机器学习分类算法--k近邻算法knn(下)(代码片段)

六、网格搜索与K邻近算法中更多的超参数七、数据归一化FeatureScaling解决方案：将所有的数据映射到同一尺度八、scikit-learn中的Scalerpreprocessing.pyimportnumpyasnpclassStandardScaler:def__init__(self):self.mean_=None 查看详情

机器学习实战k-近邻算法实施knn分类算法

2.预测数据分类时，出现‘dict’objecthasnoattribute‘iteritems‘如：最常见的解决办法是更改环境变量顺序如注意：哪个版本在上面，cmd中的python版本即是谁。如又如：然后预测数据所在分类即可实现：查看详情

机器学习|浅谈k-近邻算法

K-近邻(KNN)算法是解决分类问题的算法。既可以解决二分类，也可以解决多分类问题。其实它也可以解决回归问题。 K-近邻原理:　　某个样本的类别，由与之最相近的K个邻居投票所决定。　　例子:　　现在有一个样本集... 查看详情

机器学习100天（二十九）：029k折交叉验证

机器学习100天，今天讲的是：K折交叉验证！《机器学习100天》完整目录：目录机器学习中，我们常会遇到一个问题，就是超参数的选择，超参数就是机器学习算法中的调优参数，比如上一节K近邻算法中的K值。K折交叉验证就是... 查看详情