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KNN算法解析PPT与代码.rar

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简介：
本资源包含KNN（K-近邻）算法详细解析的PPT及配套代码，适用于初学者学习和实践，帮助快速理解并应用该算法。 关于KNN算法的解释较为清晰明了的PPT与代码非常适合初学者入门，并且有助于面试准备，能够快速提升机器学习基础算法的理解和掌握。

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  • KNN算法解析PPT与代码.rar
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    本资源包含KNN（K-近邻）算法详细解析的PPT及配套代码，适用于初学者学习和实践，帮助快速理解并应用该算法。 关于KNN算法的解释较为清晰明了的PPT与代码非常适合初学者入门，并且有助于面试准备，能够快速提升机器学习基础算法的理解和掌握。
     
  • KNN算法解析（含练习代码）
    优质
    本文章深入浅出地讲解了K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法的工作原理，并提供了相应的练习代码供读者实践。适合初学者入门学习。 KNN算法是一种用于对数据样本进行分类预测的机器学习方法。该算法通过计算新样本与现有历史样本之间的距离来确定其类别。具体步骤如下：首先，将新的样本点与其他所有已知样本点逐一比较，计算它们之间的距离；然后选取最近的k个邻居，并统计这k个邻居中各类别的频次；最后选择出现次数最多的分类作为该新数据点的预测结果。 在寻找最优参数时，可以采用网络搜索方法来手动设置不同的参数值范围。其中，“K”代表用于分类决策时考虑的距离最近的样本数量。通常情况下，在训练模型的过程中，我们会使用大约90%的数据集进行训练，并用剩余10%的数据来进行测试（注意：不同比例分配可能会影响算法性能评估的结果）。此外，数据集的划分通常是随机执行的。 机器学习中主要涉及两类参数：超参数和模型内部生成的参数。
     
  • KNN算法副本.ppt
    优质
    本PPT介绍了K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法的基本原理、工作流程及其在分类与回归分析中的应用，并探讨了其优缺点及优化方法。 KNN算法是一种常用的分类与回归方法，在机器学习领域有着广泛的应用。其核心思想是基于特征空间中的多数表决原则来对未知样本进行分类或预测。 具体来说，当有一个新的数据点需要被归类时，KNN会寻找与其最接近的k个训练集中的样本（即最近邻），然后依据这些邻居中出现频率最高的类别作为新数据点的类别。对于回归问题，则可以通过这k个近邻值来估计目标变量。 优点包括： - 实现简单直观； - 无需训练过程，因此可以快速地适应新的测试数据； - 能够处理多类分类任务，并且在高维空间中表现良好； 缺点则有： - 当样本数量庞大或者维度较高时，计算量和内存消耗会显著增加； - 对于类别不平衡的数据集效果较差； - 需要为每个新实例存储整个训练数据集。
     
  • 聚类算法PPT解析及代码示例 覃秉丰.rar
    优质
    本资源包含详细的聚类算法讲解PPT以及实用的代码示例，由覃秉丰精心整理，适合数据科学初学者和进阶学习者参考。 关于聚类算法的解释清晰明了的PPT与代码非常适合初学者入门，并且有助于面试准备，能够快速提升机器学习基础算法的理解和掌握。
     
  • KNN算法的Matlab代码
    优质
    本段落提供了一种使用Matlab编程实现经典的K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法的方法。通过简洁的代码示例，演示了如何利用Matlab工具进行数据分类或回归分析，适合初学者快速理解和实践机器学习中的基本概念和技术。 KNN算法的实现代码可以运行并使用，适合初学者查看和学习。这个代码是从网上下载的，并非原创作品，仅供大家参考学习之用。
     
  • KNN算法的源代码
    优质
    这段内容提供了一个关于K-近邻(KNN)算法的具体实现源代码。通过阅读和分析这些代码，学习者可以深入了解KNN的工作原理及其应用细节。 通过Python实现常用的机器学习算法之一KNN（K近邻），该方法利用测量不同特征值之间的距离来进行分类。
     
  • Python中KNN算法的代码与注释
    优质
    本篇文章详细介绍了如何在Python中实现K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法，并附有详尽的代码和注释，适合初学者学习参考。 Python的KNN算法代码及详细注释
     
  • KM算法讲解与分析PPT
    优质
    本PPT详细解析了KM算法的核心原理、实现步骤及其在匹配问题中的应用，并通过实例深入浅出地进行了分析。适合初学者和进阶者学习参考。 这种问题被称为带权二分图的最优匹配问题，可以使用KM算法解决。 例如，在一个示例图表中，A完成工作a的效率为3，而完成工作c的效率则为4……以此类推。 对于不熟悉KM算法的人来说，可以用匈牙利算法找到所有的最大匹配，并比较每个最大匹配的权重值。最后选出具有最高总权值的最佳匹配方案。尽管这种方法可行，但如果公司员工数量增加，则此方法执行起来会变得越来越困难。因此，在这种情况下，使用KM算法是一个更好的选择。
     
  • kNN算法示例代码与数据集.zip
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    该资源包含k近邻(kNN)算法的示例代码及相关的数据集，适用于学习和实践机器学习中的分类问题解决方案。 参考机器学习第二章中的KNN（K近邻算法），对于实例代码提供相应的数据集： 1. 约会网站 2. 将图像转换为测试向量：创建一个1x1024的NumPy数组，然后打开给定文件。循环读取文件的前32行，并将每行的头32个字符值存储在NumPy数组中。最后返回该数组。