同时,我们也不难发现,KNN算法没有进行数据的训练,直接使用未知的数据与已知的数据进行比较,得到结果.因此,可以说KNN算法不具有显式的学习过程. 3. KNN算法实战 3.1 实例分析算法步骤 Step.1--准备数据,分析数据,对数据进行预处理; Step.2--划分训练集和测试集; Step.3--计算未知样本和每个训练集样本的距离; ...
1、使用k=1的knn算法, 下图二类分类问题, “+” 和“o” 分别代表两个类, 那么, 用仅拿出一个测试样本的交叉验证方法, 交叉验证的错误率是多少: 1. A 0% B 100% C 0%到100 D 以上都不是 正确答案是: B 解析: AI检测代码解析 knn算法就是, 在样本周围看k个样本, 其中大多数样本的分类是A类, ...
knn邻近算法例题 KNN (K-Nearest Neighbors) 算法是一种简单的监督学习算法,用于分类和回归问题。在分类问题中,KNN 通过查找 k 个最相似的训练样本来确定测试样本的类别。这些最相似的训练样本由一些特征组成,其在空间中的距离度量器是一般的欧几里得距离公式。 以下是一个KNN算法的例题: 题目描述: 使用KNN算法对一...
k=1时, 我们每两点做连线后作中垂线, 三条中垂线将会围出空间划分的规则区域. K=1时空间划分 k=2时, 区域的命名变成了"XY", 代表着距离目标点第一近的是X, 第二近的是Y. 思路类似于k=1时, 首先由中垂线切分, 确定出第一近的点, 然后用剩下2个点的中垂线确定第二近的点. K=2时空间划分 题目3...
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[58] 5.3三角不等式的应用例题 1365播放 05:05 [59] 5.4施密特正交规范化的应用例题 679播放 04:01 [60] 5.5矩阵多项式的相似 1352播放 03:58 [61] 5.6矩阵的相似(1) 891播放 05:10 [62] 5.7矩阵的相似(2) 698播放 03:30 [63] 5.8矩阵的相似(3) 538播放 03:28 [64] 5.9实对称矩阵的...
[7.23.1]--16.18-直角坐标系下三重积分计算例题(3)。听TED演讲,看国内、国际名校好课,就在网易公开课
K最近邻 (k-Nearest Neighbors,KNN) 算法是一种分类算法,也是最简单易懂的机器学习算法,没有之一。1968年由 Cover 和 Hart 提出,应用场景有字符识别、文本分类、图像识别等领域。该算法的思想是:一个样本与数据集中的k个样本最相似,如果这k个样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。当然实际情况...
KNN(K-Nearest Neighbor,k近邻)算法是一种基本的分类与回归方法,它的基本思想是:在特征空间中,如果一个样本的k个最近邻居大多数属于某一类别,则该样本也属于这一类别。 在KNN算法中,首先需要度量样本之间的距离,通常采用欧氏距离或曼哈顿距离。然后,选择一个合适的k值(一般通过交叉验证选取),对于每个待分类的测试样...
class KNN: def __init__(self, X_train, y_train, n_neighbors = 3, p = 2): ''' parameter: n_neighbors 临近点个数 parameter: p度量距离 ''' self.n = n_neighbors self.p = p self.X_train = X_train self.y_train = y_train ...