版權聲明：本文為博主原創(chuàng)文章，轉載請指明轉載地址
www.cnblogs.com/fydeblog/p/7140974.html
前言
這篇notebook是關于機器學習中監(jiān)督學習的k近鄰算法，將介紹2個實例，分別是使用k-近鄰算法改進約會網站的效果和手寫識別系統(tǒng).
操作系統(tǒng)：ubuntu14.04 運行環(huán)境：anaconda-python2.7-notebook 參考書籍：機器學習實戰(zhàn) notebook writer ----方陽
k-近鄰算法（kNN）的工作原理：存在一個樣本數(shù)據集合，也稱作訓練樣本集，并且樣本集中的每個數(shù)據都存在標簽，即我們知道樣本集中每一組數(shù)據與所屬分類的對應關系，輸入沒有標簽的新數(shù)據后，將新數(shù)據的每個特征與樣本集中數(shù)據對應的特征進行比較，然后算法提取樣本集中特征最相似的分類標簽。
延伸閱讀
- ssh框架 2016-09-30
- 阿里移動安全 [無線安全]玩轉無線電——不安全的藍牙鎖 2017-07-26
- 消息隊列NetMQ 原理分析4-Socket、Session、Option和Pipe 2024-03-26
- Selective Search for Object Recognition 論文筆記【圖片目標分割】 2017-07-26
- 詞向量-LRWE模型-更好地識別反義詞同義詞 2017-07-26
- 從棧不平衡問題 理解 calling convention 2017-07-26
- php imagemagick 處理 圖片剪切、壓縮、合并、插入文本、背景色透明 2017-07-26
- Swift實現(xiàn)JSON轉Model - HandyJSON使用講解 2017-07-26
- 阿里移動安全 Android端惡意鎖屏勒索應用分析 2017-07-26
- 集合結合數(shù)據結構來看看(二) 2017-07-26
學習是年輕人改變自己的最好方式