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搜索资源列表

  1. 机器学习算法实现

  2. 机器学习中的方法实现，其中包括KNN，Kmeans，贝叶斯，逻辑回归，线性回归，决策树，Adaboost等，含训练集。绝对值得拥有

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2014-08-04
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：suifengdechen

  1. 机器学习十大算法之KNN算法实现

  2. 机器学习十大算法之KNN算法实现,调试可运行。。详细注释，在代码中加深对knn算法原理的理解。KNN经典实例，可以根据此应用扩展成其他应用

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-10-14
    • 文件大小：958kb
    • 提供者：dujianguying1

  1. 机器学习十大算法之K_means算法实现

  2. 机器学习十大算法之KNN算法实现,调试可运行。。详细注释，在代码中加深对knn算法原理的理解。KNN经典实例，可以根据此应用扩展成其他应用

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-10-14
    • 文件大小：214kb
    • 提供者：dujianguying1

  1. 机器学习kNNc语言实现

  2. 自己编的机器学习kNN算法的c语言实现，机器学习实战这本书上的数据。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2014-11-17
    • 文件大小：9kb
    • 提供者：lvchahp

  1. C++实现K最邻近算法(机器学习 KNN KD树)

  2. C++实现K最邻近算法, 使用KD树来实现, 在面对大量数据时可以提高搜索效率. 代码干净, 整洁, 有注释, 可直接使用.

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-08-17
    • 文件大小：12kb
    • 提供者：theone_jie

  1. python kNN算法实现MNIST数据集分类 k值1-120

  2. python kNN算法实现MNIST数据集分类 k值1-120

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2017-03-14
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：sinat_34615726

  1. Java实现kNN算法

  2. Java实现kNN算法

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2017-05-05
    • 文件大小：15kb
    • 提供者：u013043346

  1. KNN算法源码

  2. 通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法之一，KNN采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-11-02
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：gang5340071

  1. KNN算法与Tensorflow分别实现的手写识别系统

  2. 整合了KNN算法与Tensorflow对手写识别系统的实现代码，以及训练与测试数据集

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-12-12
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：qq_33534383

  1. 机器学习KNN算法的Python实现

  2. 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-01-12
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：xjf_whut

  1. openCV+PYTHON实现的knn算法手写数字识别

  2. 机器学习入门KNN算法实现的手写数字识别 基本上照搬了http://lib.csdn.net/article/opencv/30167的代码，只是改了一点bug和增加了一点功能 输入就是直接在一个512*512大小的白色画布上画黑线，然后转化为01矩阵，用knn算法找训练数据中最相近的k个，现在应该是可以对所有字符进行训练和识别，只是训练数据中还只有数字而已，想识别更多更精确的话就需要自己多跑代码多写几百次，现在基本上一个数字写10次左右准确率就挺高了，并且每次识别的时候会将此次识别的数字和0

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-12
    • 文件大小：15kb
    • 提供者：qq_40051709

  1. 机器学习的一些常用算法

  2. 机器学习 决策树 一元线性回归 多元线性回归 罗辑回归 KNN 的一些算法以及Python 实现

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-21
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：beanmar

  1. 机器学习方法朴素贝叶斯模型、knn实现手写数字识别

  2. 伯克利人工智能先导课cs188作业，朴素贝叶斯模型和KNN算法实现手写数字识别，准确率都达到很高水平，有说明文件，有训练结果绘图，适合新手入门

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-22
    • 文件大小：502kb
    • 提供者：weixin_43509207

  1. 机器学习之KNN算法原理及Python实现方法详解

  2. 主要介绍了机器学习之KNN算法原理及Python实现方法,结合实例形式详细分析了机器学习KNN算法原理以及Python相关实现步骤、操作技巧与注意事项,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：105kb
    • 提供者：weixin_38665162

  1. 机器学习-KNN算法实现

  2. 机器学习knn算法实现，工程使用pycharm建立，包括机器学习实战的代码和自己重写的部分代码，增加部分函数的使用方法介绍。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-11-02
    • 文件大小：25mb
    • 提供者：xu624735206

  1. 纯python实现机器学习之kNN算法示例

  2. 前面文章分别简单介绍了线性回归，逻辑回归，贝叶斯分类，并且用python简单实现。这篇文章介绍更简单的 knn， k-近邻算法（kNN，k-NearestNeighbor）。 k-近邻算法（kNN，k-NearestNeighbor），是最简单的机器学习分类算法之一，其核心思想在于用距离目标最近的k个样本数据的分类来代表目标的分类（这k个样本数据和目标数据最为相似）。 原理 kNN算法的核心思想是用距离最近(多种衡量距离的方式)的k个样本数据来代表目标数据的分类。 具体讲，存在训练样本集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：213kb
    • 提供者：weixin_38508126

  1. PYTHON机器学习——KNN（k近邻算法）

  2. PYTHON机器学习——KNN（k近邻算法） 代码实现 首先，导入需要用到的包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 初始化模拟数据集和对应的分类 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(da

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：44kb
    • 提供者：weixin_38699784

  1. 机器学习分类算法总结

  2. KNN算法 knn算法的原生实现 knn算法的一般步骤： 其中测试分类classfy0（）函数是算法的核心，需默背下来，并且能够运用到其他的数据集上。 classify0函数流程图 注意classfy0（）函数中一些语句的用法： distance.argsort() ： 将distance元素从大到小顺序的下标返回 classcount.get(votelabel, 0) + 1 ：classcount字典中如果没有votelabel则字典classCount中生成voteIlabel元素

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：143kb
    • 提供者：weixin_38665122

  1. 利用Python实现kNN算法的代码

  2. 邻近算法（k-NearestNeighbor) 是机器学习中的一种分类（classification）算法，也是机器学习中最简单的算法之一了。虽然很简单，但在解决特定问题时却能发挥很好的效果。因此，学习kNN算法是机器学习入门的一个很好的途径。 kNN算法的思想非常的朴素，它选取k个离测试点最近的样本点，输出在这k个样本点中数量最多的标签（label）。我们假设每一个样本有m个特征值（property），则一个样本的可以用一个m维向量表示: X =（ x1，x2，… , xm ),  同样地，测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：56kb
    • 提供者：weixin_38632916

  1. 机器学习之初识KNN算法——针对泰坦尼克号生存记录建模的两种方法

  2. KNN算法原理 本篇博客基于《机器学习实战》实现 算法原理简要概括，重在代码实现 k-近邻算法(kNN)的工作原理是：存在一个样本数据集合，称训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似的数据(距离最近)的分类标签。 如图，图中绿点的标签是未知的，但已知它属于蓝方块和红三角二者其一，怎么判断出它属于哪一方呢？ kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：218kb
    • 提供者：weixin_38529436
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