knn

KNN：K-nearst neighbors 简介： k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离来进行分类，简而言之为： 人以类聚，物以群分 KNN既可以应用于分类中，也可用于回归中；在分类的预测是，一般采用 多数表决法 ；在做回归预测时，一般采用 平均值法 KNN三要素： 在KNN的算法中，主要考虑以下三个要素： K值的选择 ：表示样本可由距离其最近的K个邻居来代替；可由 交叉验证 来选择最适合K值 当K值较小的时候，表示使用较小领域的样本进行预测，因此会导致模型更加复杂，导致过拟合； 当K值较大的时候，表示使用较大领域的样本进行预测，训练误差会增大，模型会简化，容易导致欠拟合 距离的度量： 一般使用欧式距离； 欧式距离：若 \(a(a_1,a_2,a_3)\) , \(b(b_1,b_2,b_3)\) ，则两者的欧式距离为： \[ \sqrt{(a1-b1)^2+(a2-b2)^2+(a2-b2)^2} \] 决策规则： 在 分类模型 中，主要使用多数表决或者加权多数表决法；在 回归模型 中，主要使用平均值法或者加权平均值法 多数表决/均值法：每个邻近样本权重相同； 加权多数表决/加权平均值法：每个邻近样本权重不同；一般情况下，采用权重和距离成反比的方式进行计算 KNN算法实现： 蛮力实现(brute) ： 计算预测样本到所有训练集样本的距离

import numpy as np import pandas as pd from sklearn . neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn . model_selection import train_test_split # cv int 6 将数据分分成6份 怎么分的就用到下面的KFold from sklearn . model_selection import cross_val_score , GridSearchCV #用到下面的Kfold # KFold、StratifiedKFold将数据分成多少份 StratifiedKFold按比例进行分 from sklearn . model_selection import KFold划分 , StratifiedKFold按比例划分 data = np . random . randint ( 0 , 10 , size = ( 8 , 2 ) ) target = np . array ( [ 0 , 0 , 1 , 0 , 1 , 1 , 1 , 0 ] ) display ( data , target ) #array([[8, 9], # [8, 5], # [0, 1], # [1, 9], # [8, 2], # [0, 1], # [7

Python 高数篇 1 零蚀 什么是机器学习 feature和label KNN模型 训练集&测试集 二维空间的KNN 什么是机器学习 机器学习就是对于数学方法的运用，利用数学模型，最总进行数据的预测，事务通过大量的数据进行训练，通过预测解决一个未知的问题。由于机器学习非常依赖硬件的性能，所以很多机器学习的功能一直被搁置到现在才出现。 输入 训练 预测 新数据 模型 历史数据 结果 feature和label feature 特征变量 label 结果标签 收集问题的相关的数据，构造数据模型，建立feature和label关系，根据模型进行预测。 feature function label KNN模型 K Nearest Neighbors基于统计学，概率论的预测模型。 数组处理案例1: import numpy as np data = np . array ( [ [ 111 , 1 ] , [ 152 , 2 ] , [ 23 , 2 ] , [ 241 , 2 ] , [ 193 , 2 ] , [ 152 , 2 ] , [ 374 , 4 ] ] ) # 取第一个 feature = data [ : , 0 ] # 取倒数第一个 label = data [ 0 : , - 1 ] # 计算每个item的距离标准值200的距离 distance = list (

简述K近邻算法的优缺点 优点 1、简单，易于理解，易于实现。 2、只需保存训练样本和标记，无需估计参数，无需训练。 3、不易受小错误概率的影响。经理论证明，最近邻的渐进错误率最坏时不超过两倍的贝叶斯错误率，最好时接近或达到贝叶斯错误率。 缺点 1、K的选择不固定。 2、预测结果容易受含噪声数据的影响。 3、当样本不平衡时，新样本的类别偏向训练样本中数量占优的类别，容易导致预测错误。 4、具有较高的计算复杂度和内存消耗，因为对每一个待分类的文本，都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K个最近邻。 来源： CSDN 作者： 恰巧偶遇 链接： https://blog.csdn.net/weixin_44420421/article/details/103876730

#----------------------------------Sklearn实现Knn------------------------------ # KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights=’uniform’, # algorithm=’auto’, leaf_size=30, p=2, metric=’minkowski’, # metric_params=None, n_jobs=None, **kwargs)[source] #--------------------------------------实例一----------------------------------------------- from sklearn import datasets from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.cross_validation import train_test_split import numpy as np np.random.seed(0)#设置随机种子，设置后每次产生的随机数都一样 #加载数据集 iris=datasets.load_iris() #样本是150*4二维数据，代表150个样本，每个样本有4个特征 X

　　机器学习新手，接触的是《机器学习实战》这本书，感觉书中描述简单易懂，但对于python语言不熟悉的我，也有很大的空间。今天学习的是k-近邻算法。 　　 1. 简述机器学习 　　在日常生活中，人们很难直接从原始数据本身获得所需信息。 而机器学习就是把生活中无序的数据转换成有用的信息。 例如，对于垃圾邮件的检测，侦测一个单词是否存在并没有多大的作用，然而当某几个特定单词同时出现时，再辅以考虑邮件的长度及其他因素，人们就可以更准确地判定该邮件是否为垃圾邮件。 　　机器学习分为 监督学习 和 无监督学习 ，其中： 　　（1） 监督学习： 包含分类和回归。分类，是将实例数据划分到合适的分类中。回归，主要用于预测数值形数据。因为这类算法必须知道预测什么，即目标变量的分类信息，所以称为监督学习。 　　（2） 无监督学习 ：此时数据没有类别信息，不能给定目标值。在无监督学习中，将数据集合分成由类似的对象组成的多个类的过程称为 聚类 ，将寻找描述数据统计值的过程称为 密度估计 ，此外，无监督学习还可以减少数据特征的维度，以便我们可以使用二维或三维图形更加直观地展示数据信息。 　　以下是机器学习的主要算法： 　　监督学习： k-近邻算法（KNN） ，朴素贝叶斯算法，支持向量机（SVM），决策树 　　　　　　 线性回归，局部加权线性回归，Ridge回归，Lasso最小回归系数估计 　　无监督学习：K