常用机器学习算法KNN原理与实践

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机器学习算法---KNN

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:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.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

常用机器学习算法

一般说来,机器学习有三种算法:1. 监督式学习监督式学习算法包括一个目标变量(因变量)和用来预测目标变量的预测变量(自变量).通过这些变量我们可以搭建一个模型,从而对于一个已知的预测变量值,我们可以得到对应的目标变量值.重复训练这个模型,直到它能在训练数据集上达到预定的准确度. 属于监督式学习的算法有:回归模型,决策树,随机森林,K邻近算法,逻辑回归等. 2. 无监督式学习与监督式学习不同的是,无监督学习中我们没有需要预测或估计的目标变量.无监督式学习是用来对总体对象进行分类的.它在根据某一指标

机器学习算法·KNN

机器学习算法应用·KNN算法 一.问题描述 验证码目前在互联网上非常常见,从学校的教务系统到12306购票系统,充当着防火墙的功能.但是随着OCR技术的发展,验证码暴露出的安全问题越来越严峻.目前对验证码的识别已经有了许多方法,例如CNN,可以直接输入图片进行识别.验证码分为许多种类,本文以传统的字符验证码作为研究对象,进行图片分割成单一图片作为训练集,构架以测KNN,决策树或者朴素贝叶斯这三个算法为核心的验证码识别算法,进一步体会三个算法的特点. 二.数据准备 2.1数据说明 对于比较简单的字

Adaboost提升算法从原理到实践

1.基本思想: 综合某些专家的判断,往往要比一个专家单独的判断要好.在"强可学习"和"弱科学习"的概念上来说就是我们通过对多个弱可学习的算法进行"组合提升或者说是强化"得到一个性能赶超强可学习算法的算法.如何地这些弱算法进行提升是关键!AdaBoost算法是其中的一个代表. 2.分类算法提升的思路: 1.找到一个弱分类器,分类器简单,快捷,易操作(如果它本身就很复杂,而且效果还不错,那么进行提升无疑是锦上添花,增加复杂度,甚至上性能并没有得到提升

knn原理与实践

knn法是一种基本分类与回归方法 应用:knn算法不仅可以用于分类,还可以用于回归.. 1.文本分类:文本分类主要应用于信息检索,机器翻译,自动文摘,信息过滤,邮件分类等任务. 2.可以使用knn算法做到比较通用的现有用户产品推荐,基于用户的最近邻(长得最像的用户)买了什么产品来推荐是种介于电子商务网站和sns网站之间的精确营销.只需要定期(例如每月)维护更新最近邻表就可以,基于最近邻表做搜索推荐可以很实时 优点: 1.简单,易于理解,易于实现,无需估计参数,无需训练,选择合适的k,对异常值不敏

机器学习算法---kNN算法

kNN-------k-邻近算法 1.kNN是non-parametric分类器,既不做分布式假设,直接从数据估计概率密度: 2.kNN不适用于高维数据 优点: 1.无需估计参数,无需训练: 2.特别适合于多分类问题(对象具有多个标签). 缺点: 1.当样本容量不平衡是,输入有个新样本,该样本的K个邻值中大容量样本占多数,对分类不利: 2.计算量过大,需要计算待分类文本到每个样本的距离. 改进办法: 1.实现对样本属性进行适当删减,删除对结果影响较小的属性: 2.对距离加权,采取和样本距离小的待

几种常用hash算法及原理

计算理论中,没有Hash函数的说法,只有单向函数的说法.所谓的单向函数,是一个复杂的定义,大家可以去看计算理论或者密码学方面的数据.用“人 类”的语言描述单向函数就是:如果某个函数在给定输入的时候,很容易计算出其结果来:而当给定结果的时候,很难计算出输入来,这就是单项函数.各种加密函 数都可以被认为是单向函数的逼近.Hash函数(或者成为散列函数)也可以看成是单向函数的一个逼近.即它接近于满足单向函数的定义. Hash函数还有另外的含义.实际中的Hash函数是指把一个大范围映射到一个小范围.把大

Spark常用机器学习算法(scala+java)

kmeans Scala程序 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.mllib.clustering.{KMeans, KMeansModel} import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors /** * Created by hui on 2017/11/21. * K-means算法 */ object kmeans { def main(a

机器学习（十一）—常用机器学习算法优缺点对比、适用条件

1.决策树 适用条件:数据不同类边界是非线性的,并且通过不断将特征空间切分为矩阵来模拟.特征之间有一定的相关性.特征取值的数目应该差不多,因为信息增益偏向于更多数值的特征. 优点:1.直观的决策规则:2.可以处理非线性特征:3.考虑了变量之间的相互作用. 缺点:1.容易过拟合(随机森林.剪枝):2.处理缺失数据时的困难:3.数据集中属性间的相关性. 2.SVM 适用条件:特征空间大,可以处理非线性的特征. 优点:1.可以处理小样本情况下的机器学习问题:2.可以处理高维特征:3.使用核函数应对非线