knn 即k- 鄰近分類演算法
計算步驟：
懶惰演算法
平時不好好學習，考試（對測試樣本分類）時才臨陣磨槍（臨時去找k個近鄰）。
懶惰的後果：模型簡單，計算開銷大。
演算法流程
優缺點
利用knn演算法實現對鳶尾花分類模型的構建及模型效能的基本評估 （python**實現）
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import kneighborsclassifier
iris = load_iris() # 鳶尾花資料
data_tr, data_te, label_tr, label_te = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2) # 拆分專家樣本集
model = kneighborsclassifier(n_neighbors=5) # 構建模型
model.fit(data_tr, label_tr) # 模型訓練
pre = model.predict(data_te) # 模型**
acc = model.score(data_te, label_te) # 模型在測試集上的精度
acc
import numpy as np
from sklearn.*****_bayes import gaussiannb
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
x = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]])
y = np.array([1, 1, 1, 2, 2, 2])
clf = gaussiannb()
clf.fit(x, y)
clf.predict([[-0.8, -1]])
iris = load_iris()
data_tr, data_te, label_tr, label_te = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)
clf.fit(data_tr, label_tr)
pre = clf.predict(data_te)
acc = sum(pre == label_te)/len(pre) # 模型在測試集樣本上的**精度
機器學習 KNN最近鄰演算法
k近鄰 k nearest neighbor，knn 可以做分類，也可以做回歸。一 基本思想 給定一組訓練集，有乙個需要判斷類別的輸入例項，離輸入例項最近的k個訓練資料屬於哪個類別，就判斷輸入例項屬於哪個類別。二 分類演算法描述 1 計算輸入例項和所有訓練集資料的距離 2 按距離公升序排序 3 選擇...
機器學習 KNN（最近鄰）詳解
k 近鄰演算法原理 k最近鄰 knn，k nearestneighbor 分類演算法，見名思意 找到最近的k個鄰居 樣本 在前k個樣本中選擇頻率最高的類別作為 類別。下面舉個例子，一下大家就會顯而易見了，如下圖 e.g 下圖中，綠色圓要被決定賦予哪個類，是紅色三角形還是藍色四方形？如果k 3，由於紅...
機器學習第四周
好，下面來總結一下學習內容。一開始就講了non linear hypothesis 非線性估計 這是當資料無法用簡單的線性模型處理的時候採用的方法，然後andrew就開始講神經網路了，這一周的內容沒有很詳細，就是大概地讓你知道一下神經網路，產生乙個初步的印象。還是先來把用到的符號交代了吧。符號含義 ...