前言 前面已经初步介绍了推荐系统，同时作者也介绍了机器学习算法KNN，那么本文着重介绍如何具体将KNN算法应用于推...[作者空间]
本文简述KNN算法的理解。 定义 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某...[作者空间]
kNN原理： 对于一个给定的训练集，我们知道训练样本中的每组数据特征及其分类标签。然后输入没有标签的新数据，将新数...[作者空间]
KNN (K Nearest Neighbor) 是比较常见的种监督算法。它的主要思想是看这个数据距离最近的 K ...[作者空间]
2.1 k-邻近算法概述 2.1.1 原理 k-邻近算法（k-Nearest Neighbor，KNN），存在一个...[作者空间]
k 近邻法 k 近邻算法 k 近邻模型 k 近邻法的实现：kd 树 搜索 kd 树 k 近邻模型实现 k 近邻模型...[作者空间]
使用python库sklearn，pandas数据来源：kaggle Facebook V: Predicting...[作者空间]
一.机器学习原理 原理机器学习原理.png 常见名词 训练数据类 二.机器学习分类 2.1 有监督学习 分类 K近...[作者空间]
这是我参加mlhub123组织的书籍共读计划的读书笔记，活动见mlhub第一期读书计划 阅读章节：第三章：k近邻法...[作者空间]
什么叫做K-Nearest Neighbours? K临近算法是一个简单的分类算法，它也可以用来做回归。 K-NN...[作者空间]
总目录链接 前言 本节进行knn算法的实验部分。前情回顾： K近邻法（K-NN，k-NearestNeighbor...[作者空间]
摘要: K近邻（简称KNN）是一种基于统计的数据挖掘算法，它是在一组历史数据记录中寻找一个或者若干个与当前记录最相...[作者空间]
优缺点和适用范围： 优点： 高精确性 对异常值不敏感 缺点： 内存消耗大 计算费时 适用的情况： 数值型数据和非数...[作者空间]
K-近邻算法概述 描述： 用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 优点： 精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定...[作者空间]
为了更加深入地理解K近邻法，作者推荐了大家去读一下Saishruthi Swaminathan这篇文章。[作者空间]
K近邻法（K-NN，k-NearestNeighbor） 前言 什么是KNN K-NN是一种简单且最常用的分类算法...[作者空间]
KNN算法全称是K近邻算法 （K-nearst neighbors，KNN） KNN是一种基本的机器学习算法，所谓...[作者空间]
KNN算法 用NumPy库实现K-nearest neighbors回归或分类。 knn 邻近算法，或者说K最近邻...[作者空间]
这段时间用opencv中的机器学习算法做了一下目标检测，效果还是不错的。但都是按照命令和库进行调用，基本对我来说是...[作者空间]
“k 近邻算法”综述 本来题目想叫“白话 k 近邻算法”，后来想想，“k 近邻算法” 的描述几乎就是“白话”，所以...[作者空间]
