机器学习算法基础学习总结2.基本算法 2.1 Logistic回归 优点:计算代价不高,易于理解和实现。 缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高 适用数据类型:数值型和标称型数据。 类别:分类算法。 试用场景:解决二分类问题。 简述: Logistic回归算法基于 Sigmoid函数,或者说 Sigmoid就是逻辑回归函数。 Sigmoid函数定义如下:1/(1-exp(-z))。函数值域范围(0,1)。可以用来做分 类器。 Sigmoid函数的函数曲线如下: 逻辑凹归模型分解如下:(1)首先将不同

#KNN分类器算法实现 #Python K-近邻算法伪代码如下， 对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作： (1) 计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离； (2) 按照距离递增次序排序； (3) 选取与当前点距离最小的k个点； (4) 确定前k个点所在类别的出现频率； (5) 返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。

K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法，即k个最近的邻居，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 　　KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。  　　算法思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最邻近的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也划分为这个类别。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 算法伪代码： 　　1）计算测试数据与各个训练数据之间的距离； 　　2）按