機器學習作為人工智慧的重要分支，同時也是資料探勘中不可或缺的演算法支撐。本人接觸時間不短，但研究尚淺。我計畫用python來實現機器學習中較為常見的演算法。
看透了自己，便無須小看別人。 (老舍)
機器學習
機器學習是一類演算法的總稱，可以分為監督學習和無監督學習。半監督學習是結合監督學習與無監督學習的一種機器學習方法，成為近幾年的研究熱點。這些演算法試圖從大量歷史資料中挖掘出其中隱含的規律，並用於**或分類。機器學習的目標是使學到的模型能很好地適用於「新樣本」，具有泛化能力。此外，監督學習對應分類和回歸，而無監督學習對應聚類和密度估計。半監督學習作為我讀研期間的主要研究方向，後面會重點介紹個人的一些成果和心得感悟。下面介紹knn演算法，它非常有效且易於掌握。
knn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。
工作原理
1 有乙個訓練資料集，並且知道其中資料與其對應標籤。2 輸入無標籤的新資料之後，將新資料的每個特徵和樣本集中的資料對應的特徵進行比較&#x
機器學習實戰 kNN演算法
今天看了第乙個機器學習演算法 k 鄰近演算法。大概意思就是，先根據已有分劃分好類別的資料集，然後輸入新的資料向量，就計算與資料集裡各個向量的距離，排序找到前k個資料，統計前k資料中各個類別 標籤 出現的次數，最多的那個類別 標籤 就是輸入向量所屬的類別，然後返回。哈哈get乙個機器學習的演算法開心。...
機器學習實戰 KNN演算法
k 近鄰演算法的工作機制非常簡單 對給定的測試樣本，基於某種距離度量找出訓練集中與其最靠近的 k 個訓練樣本，然後基於這 k 個 鄰居 的資訊來進行 通常，在分類任務中可使用 投票法 即選擇這 k 個樣本中出現最多的類別標記作為 結果 在回歸任務中時使用 平均法 即將這k 個樣本的實值輸出標記的平均...
機器學習實戰之knn演算法
程式 author xiaoyun from numpy import import operator def createdataset group array 1.0,0.9 1.0,1.0 0.1,0.2 0.0,0.1 labels a a b b return group,labels d...