安裝中文字典英文字典辭典工具!
安裝中文字典英文字典辭典工具!
|
- 【AI深究】K-近邻算法（KNN）详细全流程详解与案例（附 . . .
本篇我们将系统讲解K-近邻算法（KNN），内容涵盖原理、数学公式、案例流程、代码实现和工程建议，适合新手和进阶者学习。
- K 近邻算法 - 菜鸟教程
K 近邻算法属于监督学习的一种，核心思想是通过计算待分类样本与训练集中各个样本的距离，找到距离最近的 K 个样本，然后根据这 K 个样本的类别或值来预测待分类样本的类别或值。 KNN 算法的基本原理可以概括为以下几个步骤： 计算距离：计算待分类样本与训练集中每个样本的距离。 常用的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离等。 选择 K 个最近邻：根据计算出的距离，选择距离最近的 K 个样本。 投票或平均：对于分类问题，K 个最近邻中出现次数最多的类别即为待分类样本的类别；对于回归问题，K 个最近邻的值的平均值即为待分类样本的值。 简单易理解：KNN 算法的原理非常简单，容易理解和实现。 无需训练：KNN 是一种"懒惰学习"算法，不需要显式的训练过程，所有的计算都在预测时进行。
- 史上最全面K近邻算法 KNN算法详解+python实现 - 知乎
学习编程语言的第一步通常是学习编写"Hello World"，那对于机器学习来说，KNN就像是一个Hello World算法。 其次，KNN是最容易实现的算法，即便从零开始实现我们完全可以通过少于五行代码来编写KNN，特别简单。 下面的图片讲述了KNN的核心思想。
- kNN算法（k邻近算法）详解（附带实例，Python实现） - C . . .
前面已对 kNN 算法的定义、三要素等进行了介绍，下面直接通过实例演示利用 Python 实现 kNN 算法。 【实例】利用 kNN 算法分析鸢尾花的数据集。
- 实用指南：机器学习笔记 (四)——聚类算法KNN、Kmeans . . .
如果难以抉择如何选取距离，可以通过交叉验证比较不同距离函数的性能。 3、KNN步骤总结 KNN算法的步骤可以概括如下： 1、计算距离：计算待分类样本与训练集中每个样本的距离。 2、选择k个最近邻样本。
- 算法KNN只用了1分钟编程就搞懂K近邻算法 (K-NN) AI新手也 . . .
0:00 K近邻算法是什么0:26 算法步骤概念1:00 距离的计算方法1:39 关键参数K值与投票方式2:10 K值选择造成的影响2:34 KNN实际应用3:34 KNN的优点与挑战4:10 结尾📌 视频重点介绍：KNN 算法一次搞懂！🧠你可以凭直觉猜测分类，但算法能帮你更精准地决策。本视频从“距离”的概念出发，带你理解机器学习中
- KNN算法深度解析：从原理到实践-百度开发者中心
本文深入解析KNN（K-最近邻）算法，介绍其基本原理、应用场景及实现步骤，通过简明扼要的语言和实例，帮助读者理解这一经典机器学习算法。
- K近邻算法：原理详解与代码实现全攻略-CSDN博客
文章浏览阅读417次，点赞5次，收藏8次。KNN算法作为机器学习的基础算法，虽然简单但功能强大。算法原理：理解了KNN的基本思想和数学基础代码实现：能够从零实现KNN分类器和回归器参数调优：学会了如何选择最优K值和其他参数性能优化：了解了KD树等优化技术实际应用：掌握了KNN的完整工作流程
|
|
|