摘要：
参考：sklearn 数据集认识： 目录 载入示例数据 一个改变数据集大小的示例：数码数据集(digits datasets) 学习和预测 分类 K最近邻(KNN)分类器 训练集和测试集 分类支持向量机(SVMs) 线性支持向量机 使用核 聚类：将观测值聚合 k均值聚类 应用到图像压缩 用主成分分析 阅读全文
posted @ 2016-12-20 21:01
ranjiewen
阅读(357)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
KNN最邻近规则，主要应用领域是对未知事物的识别，即判断未知事物属于哪一类，判断思想是，基于欧几里得定理，判断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近； K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如 阅读全文
posted @ 2016-12-20 19:05
ranjiewen
阅读(502)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, N 阅读全文
posted @ 2016-12-20 19:01
ranjiewen
阅读(676)
评论(0)
推荐(0)
浙公网安备 33010602011771号