sklearn实现KNN分类算法
PyhthonSklearn机器学习库提供了neighbors模块，该模块下提供了KNN算法的常用方法，如下所示： 类方法 说...
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PyhthonSklearn机器学习库提供了neighbors模块，该模块下提供了KNN算法的常用方法，如下所示： 类方法 说...
本节继续探机器学习分类算法——K最近邻分类算法，简称KNN（K-Nearest-Neighbor），它是有监督学习分类算法的一种。所谓K近邻，就是K个最近的邻居。比如对一个样本数据进行分类...
在Scikit-Learn机器学习库中，有关线性模型的算法族都在linear_model模块下，不同的算法又会分化为很多类，但它们都是经过几种基本算法调整和组合而成，因此基本上都是大同小异，换汤不...
在《Logistic回归算法（分类问题）》一节，我们学习了Logistic回归算法，并且重点认识了Logistic函数。我们知道分类问题的预测结果是离散型数据，那么我们在程序中要如何表述这些数...
我们知道有监督学习分为“回归问题”和“分类问题”，前面我们已经认识了什么是“回归问题”，从本节开始我们将讲解“分类问题”的相关算法。在介绍具体的算法前，我们先聊聊到底什么是分类问题。 ...
Scikit-learn简称sklearn是基于Python语言实现的机器学习算法库，它包含了常用的机器学习算法，比如回归、分类、聚类、支持向量机、随机森林等等。同时，它使用NumPy库...
在《线性回归：损失函数和假设函数》一节，从数学的角度解释了假设函数和损失函数，我们最终的目的要得到一个最佳的“拟合”直线，因此就需要将损失函数的偏差值减到最小，我们把寻找极小值的过程称为“优化方法”，...
通过前面内容的介绍，我相信你对线性回归算法已经有了初步的认识。那我们应该如何在一大堆数据中求解出“线性方程呢”比如前面提及的房价预测问题？这种问题才是符合实际应用的。数据样本会散落在“线性方程”的周围...
本节讲解如何构建线性回归算法中的“线性模型”，所谓“线性”其实就是一条“直线”。因此，本节开篇首先普及一下初中的数学知识“一次函数”。 一次函数 一次函数就是最简单的“线性模型”，其直线方程...
本节我们会认识第一个机器学习算法——线性回归算法（LinearRegression），它是机器学习算法中较为简单，且容易理解的算法模型，你可以把它看做您的第一个“HelloWorld”程序。 ...