R机器学习：分类算法之K最邻进算法（KNN）的原理与实现 / 开普饭

在本文中,我们将讨论一种广泛使用的分类技术,称为K最近邻(KNN).我们的重点主要集中在算法如何工作以及输入参数如何影响预测结果. 内容包括: 何时使用KNN算法? KNN算法原理如何选择K值 KN ...

图像分类作为计算机视觉领域的基础任务,经过大量的研究与试验,已经取得了傲人的成绩.然而,现有的分类任务大多是以单标签分类展开研究的.当图片中有多个标签时,又该如何进行分类呢?本篇综述将带领大家了解多标 ...

机器人学是一个多领域的交叉学科,包含了许多学科:包括概率论.统计学.逼近论.凸分析.算法复杂性理论等.专攻计算机如何模拟或实现人的学习行为,以获得新的知识或技能,重组已有的知识结构,使其持续地提高其表 ...

学习机器学习相关技术的最好方式就是先自己设计和完成一些小项目. Python 是一种非常流行和强大的解释性编程语言.不像 R 语言,Python 是个很完整的语言和平台,你既可以用来做研发,也可以用来 ...

判别分析的框框很大,今天给大家写写线性判别和二次判别,这两个是判别分析中最常见也是最基本的,希望能够给大家写明白. 首先给出判别分析的定义: Linear discriminant analysis ...

基于决策数的分类方法是一种非常直观的,非常好解释的,初中生都可以看得懂的分类算法,所以今天就给大家写写这个简单实用的分类算法. 决策树的基本流程就是通过一系列只能回答是否的问题将数据进行分类,这种方法 ...

一看到logistics回归分类器,第一反应这个不是统计上的logistics回归嘛,其实是一样的,之前也给大家写过logistics回归的做法,今天放在机器学习的框架下再写一次. logistic ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22181 本文考虑一下基于核方法进行分类预测.注意,在这里,我们不使用标准逻辑回归,它是参数模型. 非参数方法用于函数估计的非参数方法大致上有三种 ...

来自:算法与数学之美可是,你能够如数家珍地说出所有常用的分类算法,以及他们的特征.优缺点吗?比如说,你可以快速地回答下面的问题么: KNN算法的优缺点是什么? Naive Bayes算法的基本假设是 ...

来源 : 大数据文摘出品说起分类算法,相信学过机器学习的同学都能侃上一二. 可是,你能够如数家珍地说出所有常用的分类算法,以及他们的特征.优缺点吗?比如说,你可以快速地回答下面的问题么: KNN算法 ...

仅做学术分享,如有侵权,联系删除转载于 :大数据文摘出品来源:builtin 编译:邢畅.刘兆娜.李雷.钱天培说起分类算法,相信学过机器学习的同学都能侃上一二. 可是,你能够如数家珍地说出所有常 ...

所谓"K 近邻(K-nearest neighbor,K-NN)",顾名思义,指的是"K 个最近的邻居",属于一种监督学习的方法. 1. 工作原理简单地介绍一 ...

本文我们来学习一下另一种经常听到的机器学习算法-- K 均值聚类. 这个名字确实跟"K 近邻"有些相像,但是要明确的是,"K 近邻"中的"K" ...

R机器学习：分类算法之K最邻进算法（KNN）的原理与实现