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KNN实验-机器学习

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简介：
本实验通过实现K近邻算法(KNN)，探究其在分类问题中的应用效果，旨在加深对机器学习基础理论和实践操作的理解。 本实验包括：基于kNN算法改进约会网站的配对效果以及使用kNN算法实现手写体数字识别。海伦女士一直通过在线约会网站寻找合适的约会对象。尽管网站会推荐不同的人选，但她并不是喜欢每一个推荐的对象。经过一番总结，她发现自己交往过的人可以分为以下几类：不喜欢的人、魅力一般的人和极具魅力的人。

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  • KNN实验-机器学习
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    本实验通过实现K近邻算法(KNN)，探究其在分类问题中的应用效果，旨在加深对机器学习基础理论和实践操作的理解。 本实验包括：基于kNN算法改进约会网站的配对效果以及使用kNN算法实现手写体数字识别。海伦女士一直通过在线约会网站寻找合适的约会对象。尽管网站会推荐不同的人选，但她并不是喜欢每一个推荐的对象。经过一番总结，她发现自己交往过的人可以分为以下几类：不喜欢的人、魅力一般的人和极具魅力的人。
     
  • 用Python实现的机器学习kNN算法实例
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    本篇文章将详细介绍如何使用Python编程语言来实现经典的k近邻(k-Nearest Neighbor, kNN)算法，并通过实际案例进行讲解和演示。读者可以借此更好地理解与应用该机器学习方法。 前面的文章分别简要介绍了线性回归、逻辑回归和贝叶斯分类，并用Python进行了简单的实现。本段落将介绍更为基础的k-近邻算法（KNN），这是一种简单且直观的机器学习分类方法，其核心思想是利用距离目标最近的k个样本的数据来预测目标数据的类别。具体来说，在给定一个训练样本集的情况下，每个样本都包含特征和对应的分类值。当输入新的未知类别的数据时，通过计算该新数据与所有已知样本之间的相似度（通常采用多种衡量距离的方法），找到最近的k个邻居，并根据这k个邻居的类别来确定新数据的归属类别。
     
  • KNN在验证码识别中的应用——机器学习视角
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    本研究探讨了K-近邻算法(KNN)在验证码图像识别任务中的应用，并从机器学习的角度分析其有效性和局限性。通过实验验证了KNN在模式识别领域的潜力与挑战。 使用Knn完成验证码识别，在Python3和Jupyter Notebook环境中进行实践后，会对Knn有深入的理解。
     
  • Python机器学习之KNN(k近邻算法)
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    简介：本教程深入浅出地讲解了Python中KNN（k-近邻）算法的应用与实现，帮助读者掌握其原理及实践技巧。 在Python机器学习中实现KNN（k近邻算法）的第一步是导入所需的库： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ``` 接下来初始化模拟数据集及其分类标签： ```python data_x = [[1.15, 2.34], [1.55, 2.47], [3.78, 4.98], [3.34, 4.56], [2.22, 2.34]] data_y = [1, 1, 0, 0, 1] X_train = np.array(data_x) Y_train = np.array(data_y) ``` 为了更好地理解数据，可以使用matplotlib将两类不同分类的数据点在图上进行可视化。
     
  • KNN算法在机器学习中的应用
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    简介：KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种简单直观的机器学习方法，用于分类和回归问题。它基于与给定数据点最接近的邻居来进行预测，在模式识别、数据挖掘等多个领域有广泛应用。 kNN算法的基本理念是如果一个数据点在特征空间中的最近的k个邻居大多数属于某一类别，则该数据点也归为此类，并且具有同类样本的特点。这种方法决定分类时仅依据最接近的一个或几个邻居的数据类型，而不是基于广泛的判别准则。由于kNN方法主要依赖于周围有限数量的近邻样本进行决策，因此在处理不同类别区域交叉重叠复杂的情况时比其他算法更有优势。此外，除了用于分类任务外，kNN还可以应用于回归分析中；通过确定一个数据点最近的k个邻居，并将这些邻居属性值取平均赋予该点，从而预测其属性特征。这种方法更为实用和有效。
     
  • Day02-机器学习-KNN与鸢尾花识别
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    本节课程将介绍K近邻(KNN)算法，并通过经典的鸢尾花数据集进行实战演练，帮助学员掌握如何使用KNN实现基本分类任务。 在本课程Day02-机器学习-KNN+鸢尾花识别中，我们将深入探讨一个重要的机器学习算法——K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）。这是一种非参数监督学习方法，常用于分类与回归任务。通过使用KNN算法来区分不同种类的鸢尾花，我们将在课程中详细讲解其原理和应用。 以下是关于该主题的相关知识： 1. **KNN算法原理**： KNN算法基于“近朱者赤, 近墨者黑”的概念，即根据样本点周围的k个最近邻居来进行预测。具体步骤如下： - 计算测试数据与训练集中每个样本的距离。 - 选取距离最接近的k个样本。 - 根据这k个样本中各类别的出现频率来决定测试样例所属类别。 2. **距离度量**： 在KNN算法中，常用的几种距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离和余弦相似性。其中最常见的是欧氏距离，适用于数值型特征，并且衡量两点之间的直线距离。 3. **选择合适的K值**： K的选择对模型性能有很大影响：较小的k可能导致过拟合；较大的k则可能引起欠拟合现象。通常通过交叉验证方法来确定一个最佳的k值。 4. **处理奇数类别**： 当k为奇数时，决策更为简单直接，因为不会出现平局的情况需要额外判断。若选择偶数值，则在最接近的邻居中如果各分类数量相等的话，默认选取距离最近的那个类作为预测结果。 5. **鸢尾花数据集简介**： 鸢尾花数据集是机器学习领域的一个经典示例，包含了三种不同的鸢尾花卉（Setosa、Versicolour和Virginica）的多个测量特征值。这个数据集易于理解且平衡良好，适合初学者练习分类算法。 6. **特征缩放处理**： 在KNN中由于各变量量级差异可能影响距离度量的结果准确性，在计算之前通常会进行标准化或归一化等预处理步骤以确保所有属性的尺度统一一致。 7. **缺失值处理方法**： KNN算法对于数据中的空缺项非常敏感，如果出现此类情况可以使用插补法（如均值、中位数）或其他策略来进行填补工作。 8. **提高效率的方法**： 由于KNN在大数据集上的计算复杂度较高，可以通过构建kd树或球形空间划分等方法来优化算法性能，并减少重复的计算量。 9. **预测流程说明**： 对于新的鸢尾花样本数据，我们通过与已知类别的其他花朵进行比较来进行分类决策过程。 10. **评估模型的方法**： 常见评价指标包括准确率、精确度、召回率以及F1分数等。对于不平衡的数据集来说，则更需要关注查准率和查全率的分析结果。 通过本课程的学习，你将掌握KNN算法的基本概念及其应用，并能够将其应用于实际问题如鸢尾花分类任务中去。这也将为后续深入学习更多机器学习技术奠定坚实的基础。
     
  • Python 机器学习实验报告
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    本实验报告详细记录了基于Python进行机器学习的各项实验过程，包括数据预处理、模型构建与评估等环节，旨在通过实践加深对算法原理的理解。 六个实验的报告涵盖了线性回归、朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、决策树、K-Means聚类以及AdaBoost集成学习方法，并且还包括了神经网络的相关内容。
     
  • 机器学习实验资料.zip
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    该文件包含一系列针对机器学习课程设计的实验指导和数据集，涵盖了回归、分类、聚类等基础算法实践，适合初学者深入理解和应用机器学习技术。 机器学习实验包括实验指导书（PPT与Word）和参考代码，涵盖了线性回归模型、支持向量机模型、贝叶斯分类以及基于TensorFlow实现的CNN。
     
  • 分类实验之机器学习
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    分类实验之机器学习是一系列探索性研究，通过使用不同的算法和技术来对数据进行分类和模式识别，旨在提高模型预测准确性。 研究生课程结业作业主要探讨了机器学习中的分类方法，包括支持向量机（SVM）和逻辑回归（Logistics），并包含了相应的源代码。