KNN算法思想与应用例子

2018-08-17

KNN算法思想与应用例子 这篇文章是在学习KNN时写的笔记，所参考的书为《机器学习实战》，希望深入浅出地解释K近邻算法的思想，最后放一个用k近邻算法识别图像数字的例子。     KNN算法也称K ...

数据挖掘之KNN分类

2016-08-15

数据挖掘之KNN分类 分类算法有很多，贝叶斯、决策树、支持向量积、KNN等，神经网络也可以用于分类。这篇文章主要介绍一下KNN分类算法。 1、介绍 KNN是k nearest neighbor 的简称，即k最邻近，就是找k个最 ...

KNN最近邻算法原理是什么？如何实现？

2020-07-24

把近朱者赤，近墨者黑这一思想运用到机器学习中会产生什么?当然是KNN最邻近算法啦!KNN(全称K-Nearest Neighbor)最邻近分类算法是数据挖掘分类算法中最简单的算法之一，白话解释一下就是：由你的邻居来推断出你的类 ...

对于KNN算法概念以及原理的简单理解

2020-07-09

KNN的全称是K-Nearest Neighbors，具体意思为K个最近的邻居。KNN算法可以说是机器学习算法中最简单、最基础的算法了。既能用于分类，也能用于回归。是通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。 KNN的基本思路 ...

数据挖掘之KNN分类

2018-03-05

数据挖掘之KNN分类 分类算法有很多，贝叶斯、决策树、支持向量积、KNN等，神经网络也可以用于分类。这篇文章主要介绍一下KNN分类算法。 1、介绍 KNN是k nearest neighbor 的简称，即k最邻近，就是找k个 ...

R之KNN算法

2017-07-09

R之KNN算法 KNN（k-Nearest Neighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中较简单的方法之一。所谓k最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 例如，上图中，绿色圆 ...

机器学习算法与Python实践之（一）k近邻（KNN）

2017-03-26

机器学习算法与Python实践之（一）k近邻（KNN） 一、kNN算法分析 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法可以说是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简 ...

K最近邻(KNN,k-Nearest Neighbor)准确理解

2016-12-28

K最近邻(KNN,k-Nearest Neighbor)准确理解 用了之后，发现我用的都是1NN，所以查阅了一下相关文献，才对KNN理解正确了，真是丢人了。 下图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K ...

数据挖掘中最常用的算法模型有哪些？

2024-01-30

在数据挖掘领域中，有许多常用的算法模型被广泛应用于数据分析、预测和模式识别等任务。以下是一些最常见的算法模型： 决策树：决策树是一种基于树状结构的分类和回归方法。它通过对数据进行逐步分割来构建一棵树 ...

CDA LEVEL III

2023-10-11

一、总则 CDA（Certified Data Analyst），即“CDA数据分析师”，是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下，面向全行业的资格认证，旨在提升用户数字技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。「CDA人才 ...

如何使用SQL建立机器学习模型？

2023-10-11

在过去的几年里，机器学习在许多领域取得了突破性进展。然而，许多人仍然认为构建和训练机器学习模型需要大量的编程技能和复杂的工具。但是，你可能会惊讶地发现，在使用SQL（结构化查询语言）这种广泛应用于 ...

数据挖掘算法中常见的分类有哪些？

2023-09-28

在数据挖掘领域中，有许多常见的分类算法被广泛应用于数据分析、模式发现和预测等任务。以下是一些常见的数据挖掘分类算法： 决策树（Decision Trees）：决策树是一种基于树状结构的分类算法，可以通过对输入数据 ...

如何使用SQL建立机器学习模型？

2023-08-28

在过去的几年里，机器学习在许多领域取得了突破性进展。然而，许多人仍然认为构建和训练机器学习模型需要大量的编程技能和复杂的工具。但是，你可能会惊讶地发现，在使用SQL（结构化查询语言）这种广泛应用于数据库 ...

如何处理数据中的缺失值和异常值？

2023-08-18

数据分析和机器学习中，经常会遇到数据集中存在缺失值和异常值的情况。这些问题如果不正确处理，可能会导致模型的不准确性和偏差。因此，在进行数据预处理之前，我们需要了解如何处理数据中的缺失值和异常值。 一、 ...

哪些机器学习算法常用于数据分析？

2023-08-16

机器学习算法在数据分析领域发挥着重要的作用，帮助人们从海量的数据中提取有用的信息和洞察。下面是一些常用于数据分析的机器学习算法。 线性回归 (Linear Regression)：线性回归是一种用于建立变量之间线性关系 ...

数据挖掘中最常用的算法有哪些？

2023-08-08

在数据挖掘领域，有许多常用的算法可用于发现隐藏在大量数据背后的有价值信息。这些算法能够帮助我们从数据集中提取模式、关联、趋势和规律，以支持决策制定、预测分析和问题解决。本文将介绍数据挖掘中最常用的几种 ...

如何在数据分析中处理缺失值？

2023-07-11

在进行数据分析时，经常会遇到缺失值的情况。缺失值可能由于多种原因产生，例如数据采集过程中的错误、用户不完整的输入或者系统故障等。然而，缺失值对于数据分析是一个挑战，因为它们可能导致结果的偏差和不准确性 ...

如何有效地检测和处理异常值？

2023-07-11

在数据分析和机器学习领域，异常值是指与其他观测值明显不同的数据点。异常值可能由于测量误差、数据录入错误或真实的极端情况而产生。然而，异常值可能会对数据分析和模型建立产生负面影响，因此需要采取适当的方法 ...

数据清洗中如何处理缺失值？

2023-06-29

缺失值是指数据集中某些变量或观测值缺少相关信息，这种情况在现实生活中很常见。在进行数据清洗时，如何处理缺失值是一个非常重要的问题。 处理缺失值的方法可以被分为三类：删除缺失值、填补缺失值和使用模型预测 ...

如何处理缺失数据和异常值？

2023-06-20

缺失数据和异常值是数据处理过程中经常遇到的问题，在数据分析和建模中，这些问题可能会导致结果不准确或者偏差较大。因此，有效地处理缺失数据和异常值是至关重要的。 一、处理缺失数据 缺失数据是指在某个变量中存 ...