KNN算法 用NumPy库实现K-nearest neighbors回归或分类。 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类...
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KNN算法 用NumPy库实现K-nearest neighbors回归或分类。 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类...
kmeans用于数据挖掘，是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大主要步骤如下：1.从一群点中任意选择K个点，且叫...
我个人认为，在数据挖掘领域，分类算法是最为重要。它根据以往的数据来对新的数据做预测。垃圾邮件判断，潜在用户挖掘等都会用到分类算法。今天把总结朴素贝叶斯算法的学习心得。 #Ba...
1. K-近邻算法#### k-近邻算法（k Nearest Neighbor），是最基本的分类算法，其基本思想是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 2. 算法原理#...
聚类##### 今天说聚类，但是必须要先理解聚类和分类的区别，很多业务人员在日常分析时候不是很严谨，混为一谈，其实二者有本质的区别。 分类其实是从特定的数据中挖掘模式，作出判...
1.KMeans介绍 （1）它是一种聚类方法。数据样本不需要标签 （2） （a）初始，原始数据杂乱无章，没有label，看起来都一样 （b）假如想把数据分为两类，令K=2，随...
一、关于聚类及相似度、距离的知识点 二、k-means算法思想与流程 三、sklearn中对于kmeans算法的参数 四、代码示例以及应用的知识点简介 （1）make_blo...
Kmeans聚类 K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的...
【干货】TensorFlow的55个经典案例 由 judyzhong 于 星期一, 11/27/2017 - 10:15 发表 本文是TensorFlow实现流行机器学习算法...
1. 前段时间看了《巨人的工具》，作者是蒂姆·费里斯，书中记录了他与上百位名人的访谈。 其中一位名叫杰克·威林克，曾任美国海豹突击队指挥官，现在创立了一家咨询公司，专门向商界...
前言：以下是我在自己理解的基础上做的总结，介绍了机器学习的定义以及评估算法的几个概念。 定义 机器学习是一门从数据中研究算法的科学学科。是根据已有的数据，进行算法选择，并基于...
