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KNN算法的机器学习原理与Python实现详解

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简介：
本文详细解析了K-近邻(KNN)算法在机器学习中的工作原理，并通过实例展示了如何使用Python语言进行实际操作和应用。 本段落实例讲述了机器学习之KNN算法原理及Python实现方法，分享给大家供参考。 KNN是一种监督学习算法，通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离，然后选取K(K>=1)个距离最近的邻居进行分类判断（投票法）或者回归。若K=1，则新数据被简单分配给其近邻的类别。 KNN算法实现过程如下： (1) 选择一种距离计算方式, 通过所有特征计算新数据与已知类别数据集中的数据点的距离； (2) 根据所选的K值，选取最近的邻居进行分类或回归。

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  • KNN算法的机器学习原理与Python实现详解
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    本文详细解析了K-近邻(KNN)算法在机器学习中的工作原理，并通过实例展示了如何使用Python语言进行实际操作和应用。 本段落实例讲述了机器学习之KNN算法原理及Python实现方法，分享给大家供参考。 KNN是一种监督学习算法，通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离，然后选取K(K>=1)个距离最近的邻居进行分类判断（投票法）或者回归。若K=1，则新数据被简单分配给其近邻的类别。 KNN算法实现过程如下： (1) 选择一种距离计算方式, 通过所有特征计算新数据与已知类别数据集中的数据点的距离； (2) 根据所选的K值，选取最近的邻居进行分类或回归。
     
  • 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。
     
  • 详解机器学习，算法实现.rar
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    本资料详细解析了机器学习的核心概念与常见算法，并提供了实用的编程案例及代码实现，适合初学者深入理解并掌握机器学习技术。 苹果Siri、百度度秘、微软小冰这类智能助理应用正在尝试革新我们与手机的互动方式，并将手机转变为高效的小秘书；新闻类应用则借助智能推荐技术来提供最符合你兴趣的内容；美图秀秀利用智能化的艺术创作功能，自动优化照片和视频。购物应用通过智能物流技术帮助商家更快速、安全地配送商品，从而提高顾客满意度；滴滴出行协助司机选择最佳路线，在未来自动驾驶技术将重新定义智慧交通方式。 这一切的实现都归功于一种称为机器学习的人工智能方法。传统上使用的机器学习算法包括决策树、聚类分析、贝叶斯分类器和支持向量机等。 本段落旨在对这些常用算法进行常识性介绍，不会涉及代码或复杂的理论推导，而是通过图表来直观解释它们是什么以及如何应用的。 例如，决策树是一种根据特征将数据集划分成不同类别的方法。每个节点代表一个问题，在经过判断后会把数据分为两类，并继续向下提问直至到达叶子结点为止。这些问题都是基于已有训练数据得出的结果，在处理新输入的数据时，可以借助这棵“问题树”来正确地将其归类到对应的分类中去。
     
  • 数据均衡算法全解：机器学习中的方法与Python实现详解
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    本书深入解析了数据均衡在机器学习领域的重要作用，并详细介绍了多种有效的数据均衡算法及其在Python环境下的具体实现方式。适合希望优化模型性能的数据科学家和机器学习爱好者阅读。 根据Imbalanced-learn sklearn库收录的算法来看，过采样共有11种方法，欠采样有8种方法，组合采样则有2种方法。 **欠采样算法包括：** - ClusterCentroids - CondensedNearestNeighbour - EditedNearestNeighbours - RepeatedEditedNearestNeighbours - InstanceHardnessThreshold - NearMiss - NeighbourhoodCleaningRule - OneSidedSelection - RandomUnderSampler - TomekLinks **过采样方法包括：** - RandomOverSampler - SMOTE - SMOTEN - SMMOTE - ADASYN - BorderlineSMOTE - KMeansSMOTE - SVMSMOTE **组合采样方法有：** - SMOTEENN - SMOTETomek
     
  • 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。
     
  • Python中机器学习算法的实现
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    本教程深入浅出地介绍如何使用Python进行机器学习项目的开发，涵盖多种经典算法的应用与实践。适合编程新手及数据科学爱好者。 一、线性回归 1. 代价函数 2. 梯度下降算法 3. 均值归一化 4. 最终运行结果 5. 使用scikit-learn库中的线性模型实现 二、逻辑回归 1. 代价函数 2. 梯度 3. 正则化 4. S型函数（即） 5. 映射为多项式 6. 所使用的优化方法 7. 运行结果 8. 使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现逻辑回归_手写数字识别_OneVsAll 1. 随机显示100个数字 2. OneVsAll 3. 手写数字识别 4. 预测 5. 运行结果 6. 使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现 三、BP神经网络 1. 神经网络model 2. 代价函数 3. 正则化 4. 反向传播（BP） 5. BP可以求梯度的原因 6. 梯度检查 7. 权重的随机初始化 8. 预测 9. 输出结果 四、SVM支持向量机 1. 代价函数 2. Large Margin 3. SVM Kernel（核函数） 4. 使用中的模型代码 5. 运行结果 五、K-Means聚类算法 1. 聚类过程 2. 目标函数 3. 聚类中心的选择 4. 聚类个数K的选择 5. 应用——图片压缩 6. 使用scikit-learn库中的线性
     
  • 用Python实现机器学习算法
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    本教程深入浅出地讲解如何使用Python编程语言实现各种机器学习算法，适合初学者和有一定基础的学习者参考实践。 本段落介绍了如何使用Python实现机器学习算法中的逻辑回归、BP神经网络、K-Means聚类算法以及多元高斯分布等相关知识。 文中提到的目标是求解参数theta以使代价函数最小化，这表示我们拟合出来的方程距离真实值最近。具体来说，假设共有m条数据，则代表我们要拟合的模型与实际观测值之间误差平方和的一半（这里加一半的原因是为了方便后续计算中消去系数2）。在求解过程中，当对代价函数关于参数theta进行偏导数运算时会得到一个梯度向量。基于此梯度信息，我们可以更新theta以最小化成本函数。 实现代码部分需要注意的是，在输入数据X前添加了一列全为1的常量项（即原来的X），这是为了方便处理模型中的截距项θ0。代价函数对每个参数求偏导数后得到的结果可以用于迭代地调整θ，从而逐步逼近最优解。 其中，α是学习速率，它控制着梯度下降过程中每次更新步长大小的选择；通常可以选择的值有0.01, 0.03, 0.1, 0.3等。通过这种方式不断优化参数theta直至达到满意的模型性能水平。
     
  • SGD算法的原理与实现详解
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    本篇文章详细解析了SGD（随机梯度下降）算法的工作原理，并通过实例介绍了如何在实践中实现该算法。适合初学者和进阶读者深入理解并应用SGD优化模型训练过程。 反向传播（backpropagation）解决的核心问题是计算损失函数 \(C\) 对权重 \(w\) 和偏置 \(b\) 的偏导数，其中 \(C = C(w, b)\)。 整体来说，这个过程分为两步： 1. 计算中间变量：\(z = w \cdot a + b\) 2. 通过激活函数计算当前层的输出值：\(a = \sigma(z)\)，这里 \(a\) 表示上一层的输出值，而 \(a\) 则表示当前这一层的输出。 具体步骤如下： 1. 输入数据 \(x\) 后，首先进行正向传播更新所有层的激活函数结果。 2. 计算输出层误差：\(\delta = (y - a) \cdot \sigma(z)\)，其中 \(y\) 为实际标签值，\(a\) 是网络预测值，而 \(\sigma\) 表示sigmoid函数对输入变量 \(z\) 的导数。 3. 然后计算输出层之前的每一层的误差：\(\delta = W^T \cdot \delta_{next} \odot \sigma(z)\)，这里\(W\)表示当前层到下一层之间的权重矩阵，而\(\delta_{next}\)是下一层次的误差。 4. 最终根据上述公式求得损失函数对 \(b\) 和 \(w\) 的偏导数。 在实现时可以使用如 Python 中的 numpy 库来简化向量和矩阵运算。
     
  • 华中科技大学计算机学院机器学习课程作业：KNN算法Python实现.zip
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    本资料为华中科技大学计算机学院学生完成的机器学习课程作业，内容包括使用Python语言实现经典的K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法。ZIP文件内含代码、实验报告及相关数据集。 华中科技大学计算机机器学习课程作业包括KNN算法的Python实现，并包含报告和源码。
     
  • Python实现的kNN算法
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    本简介讨论了使用Python编程语言实现的经典机器学习算法之一——K近邻(k-Nearest Neighbors, kNN)。通过实际代码示例，深入浅出地介绍了kNN的工作原理及其在分类问题中的应用。 kNN（python实现）可以在相关技术博客或文档中找到详细的教程和代码示例。这类资源通常会提供从理论到实践的全面指导，帮助学习者理解和应用K近邻算法。通过这些资料，开发者可以了解到如何利用Python编写高效的k-Nearest Neighbors (kNN) 算法，并应用于实际的数据分析或机器学习项目中。