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knn算法前沿信息_简述k-means算法原理(2024年12月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-11-30

knn算法

KNN算法详解：优缺点与实际应用 1. 𐟤” KNN是什么？ KNN，全称K最近邻，是一种基于实例的学习方法。它的核心思想是，如果一个样本在特征空间中的k个最近邻居中，大多数属于某一类别，那么这个样本也属于这个类别，并具备该类别的特性。就像“物以类聚，人以群分”，孟母三迁的故事也是为了找到一个合适的住址，加上k个邻居，你和他们品性相同。 𐟓 KNN的三要素 K值的选取：选择合适的K值至关重要。距离度量的方式：如何计算样本之间的距离。分类决策规则：如何根据邻居的类别来决定样本的类别。 𐟌Ÿ KNN的优点理论成熟，思想简单：既可以用于分类，也可以用于回归。非线性分类：适用于非线性分类问题。训练时间复杂度低：仅为O(n)，比支持向量机等算法低。对数据无假设：与朴素贝叶斯相比，准确度高，对异常点不敏感。适用于类域交叉或重叠较多的样本集：KNN方法更适合这种情况。适用于大样本容量：适合样本容量较大的类域自动分类。 𐟚렋NN的缺点计算量大：尤其是特征数非常多的时候。样本不平衡：对稀有类别的预测准确率低。内存占用：KD树、球树等模型建立需要大量内存。懒散学习方法：基本上不学习，预测时速度慢。可解释性不强：相比决策树模型，KNN模型的可解释性较弱。 𐟓 个人总结 KNN在实际应用中的使用性还不是很强，通常使用逻辑回归（LR）和线性分类器（LF）更多。

周五小记：KNN算法与健身双重收获今天是周五，心情特别好，来分享一下我的学习和健身成果吧！𐟒ꊊ𐟓š学习方面：今天我深入研究了KNN算法，总结了一下它的优缺点。 𐟌Ÿ优点：算法简单，容易实现对异常值不敏感，比较稳健适用于大样本自动分类 ⚠️缺点：计算时间复杂度高，内存开销大，训练数据会占用较多内存 𐟓ˆ应用： KNN算法在图像识别、文本分类和推荐系统等领域都有广泛的应用。 𐟒𛥮ž现：通过计算待分类样本与已知类别样本之间的距离（K值设置要合适，不能太大也不能太小），并根据投票机制（可能需要加权）确定最终归类结果。今天我没上手编程，只是看了个花朵分类的代码，但已经看懂了！𐟘Ž 𐟏‹️‍♀️健身方面：戴上耳机，先来一组爬坡有氧运动，心率迅速提升。接着开始撸铁：杠铃划船：15次x3组外展：10次x5组内收：15次x5组飞鸟：20次x3组（这次用了小重量）无论今天取得了什么成果，每次健身都是对自己的奖励，让我感到内心的平静和满足。所以，我决定晚上喝一杯喜茶联名的芭比系列，庆祝一下！𐟍𙊊希望大家也能找到自己的平衡和快乐！

机器学习和深度学习12种核心算法详解今天我们来简单介绍一下机器学习和深度学习中的一些核心算法和神经网络：聚类算法 𐟓Š 聚类算法将数据分成不同的组或簇，组内的数据点彼此相似，而不同组之间的数据点差异较大。贝叶斯算法 𐟧 贝叶斯算法基于贝叶斯定理，用于推断和预测基于先验概率和观测数据的事件概率。回归算法 𐟓ˆ 回归算法用于建立输入变量和输出变量之间的关系模型，以便进行预测或估计。决策树 𐟌𓊠 决策树是一种树状结构，通过一系列的分支和决策节点来表示不同的决策路径，用于分类和预测。支持向量机 𐟛᯸ 支持向量机是一种监督学习算法，通过将数据映射到高维特征空间，构建一个最优的超平面来进行分类。 kNN算法 𐟑加 k最近邻算法根据最近邻的样本进行分类或预测，即根据与待分类样本最接近的k个邻居的标签进行决策。正则化算法 𐟔„ 正则化算法在机器学习中用于降低模型的复杂度，防止过拟合，并提高模型的泛化能力。关联规则算法 𐟛’ 关联规则算法用于发现数据集中项之间的关联或相关性，例如购物篮分析中的商品关联。前馈神经网络 𐟧 前馈神经网络是一种基于人工神经元构建的深度学习模型，用于解决分类和预测问题。深度学习算法 𐟌 深度学习算法是一类基于人工神经网络的机器学习算法，通过多层次的神经网络结构进行学习和预测。主成分分析 𐟓‰ 主成分分析是一种降维算法，用于从高维数据中提取主要特征，并将其转换为低维表示。集成学习 𐟤 集成学习算法通过结合多个基础学习模型的预测结果，以获得更好的整体预测性能。常见的集成学习方法包括随机森林和梯度提升树。 CNN（卷积神经网络） 𐟖𜯸 用于图像和视觉任务的深度学习算法，可以提取特征和进行分类、目标检测等任务。 RNN（循环神经网络） 𐟔„ 适用于序列数据处理，如自然语言处理、语音识别等任务。能够捕捉时间依赖关系。 GAN（生成对抗网络） 𐟎芠用于生成新样本，如图像生成、图像修复等任务。通过生成器和判别器的对抗训练实现。 DQN（深度Q网络） 𐟎 解决强化学习问题的深度学习算法，通过近似Q值函数和与环境交互进行学习和优化。 GNN（图神经网络） 𐟓Š 处理图结构数据，学习节点关系和图的特征。通过迭代更新节点表示向量实现。 DBN（深度置信网络） 𐟌€ 无监督学习算法，用于学习数据的分布和特征表示。由多个受限玻尔兹曼机组成。这些算法在机器学习和深度学习中扮演着重要角色，了解它们可以帮助你更好地理解和应用这些技术。

Python学习路线图：从零到全栈工程师 𐟎‰𐟎‰Python近年来越来越受欢迎，许多人都在学习它。以下是一个适合初学者的Python学习路线图，帮助你从零开始成为Python全栈工程师。 Python语言基础 Python3入门：了解数据类型、字符串等基本概念。判断/循环语句：掌握条件语句和循环语句。函数与命名空间：学习函数的定义和使用，了解命名空间和作用域。类与对象：了解类和对象的概念，掌握继承和多态。 tkinter界面编程：使用tkinter库创建图形界面。文件与异常处理：学习文件操作和异常处理，简介数据处理。实战项目：飞机大战、2048小游戏。 Python语言高级第三方库与网络编程：了解常见第三方库和网络编程。正则表达式：掌握正则表达式的使用。网络爬虫：学习邮箱爬虫、文件遍历、金融数据爬虫、多线程爬虫。线程与进程：了解Python线程和进程的概念。 MySQL数据库：学习Python与MySQL数据库的交互。 Python全栈工程师前端 HTML与HTML5：掌握HTML和HTML5的基础知识。 CSS与CSS3：了解CSS和CSS3，学习网页界面设计。 JavaScript与jQuery：掌握JavaScript和jQuery，学习EasyUI和Mobile简介。 Bootstrap：了解Bootstrap框架。 Python全栈工程师后端 Django入门：学习Django的基础知识。 Django高级：掌握Django的高级特性。 Django实战：进行Django项目实践。 Python全栈工程师后端高级 Flask开发原理：了解Flask的开发原理。 Flask开发项目实践：进行Flask项目实践。 Linux基础 Linux系统操作：学习Linux系统的基础操作。数据分析 numpy数据处理：掌握numpy库进行数据处理。 pandas数据分析：使用pandas进行数据分析。 matplotlib数据可视化：学习matplotlib进行数据可视化。 scipy数据统计分析：掌握scipy进行数据统计分析。 python金融数据分析：使用Python进行金融数据分析。 Python大数据 Hadoop HDFS：了解Hadoop HDFS的基础知识。 python Hadoop MapReduce：学习Python与Hadoop MapReduce的交互。 python Spark core：掌握Spark core的基础知识。 python Spark SQL：了解Spark SQL的使用。 python Spark MLlib：学习Spark MLlib进行机器学习。 Python机器学习机器学习基础知识：了解机器学习的基础概念。 KNN算法：掌握KNN算法。线性回归：学习线性回归算法。逻辑斯蒂回归：了解逻辑斯蒂回归算法。决策树：掌握决策树算法。朴素贝叶斯：学习朴素贝叶斯算法。支持向量机：了解支持向量机。聚类k-means：掌握k-means聚类算法。以上就是Python学习的详细路线图，希望对你有所帮助！如果你在学习过程中遇到任何问题，欢迎随时交流。𐟓š𐟒쀀

K-近邻算法：入门详解𐟓š 𐟔 K-近邻算法简介 K-近邻算法（KNN），是一种用于分类和回归的非参数统计方法。它的工作原理是通过寻找与新个体最相似的训练集个体，来决定新个体的类别。这个过程非常直观，是数据挖掘中最容易理解的方法之一。 𐟓 距离度量在KNN算法中，距离度量是非常重要的概念。以下是几种常见的距离度量方法： 1️⃣ 欧式距离（Euclidean Distance）欧式距离是最常用的距离度量方法之一。它计算的是两点之间的直线距离。 2️⃣ 曼哈顿距离（Manhattan Distance）曼哈顿距离在计算时考虑了每个维度上的变化，适用于某些特殊的数据集。 3️⃣ 余弦距离（Cosine Distance）余弦距离衡量的是两个向量之间的夹角，适用于考虑方向性的问题。 𐟎ˆ†类示例以一个简单的例子来说明KNN分类的过程。假设我们有一个绿色的点，需要判断它属于哪一个类别。我们首先找到与这个绿色点距离最近的三个点——两个三角形和一个正方形。由于三角形多于正方形，我们最终将这个绿色点分类为三角形。 𐟓š 深入学习如果你对KNN算法和距离度量有更深入的兴趣，可以进一步探索相关的数学和统计知识。希望这些信息能帮助你更好地理解数据挖掘的基础概念。

𐟓š 机器学习十大经典算法全解析 𐟔 𐟓Š 机器学习是人工智能的核心支柱之一，其中包含了众多经典算法。以下是十大经典机器学习算法的详细解析： 1️⃣ K-Means聚类 𐟓ˆ 根据数据点之间的距离将数据分成K个簇，目标是最小化每个簇内的平方误差。 2️⃣ 线性回归 𐟓Š 寻找一条最适合数据的直线，以最小化预测值与实际值之间的平方差。 3️⃣ 逻辑回归 𐟎 用S型函数将线性组合的输入映射到0和1之间的概率，用于二分类问题。 4️⃣ 决策树 𐟌𓊠 通过递归地将数据划分为子集，并根据特征进行决策来预测目标。 5️⃣ 朴素贝叶斯 𐟐Ÿ 假设特征之间相互独立，从而简化了计算。 6️⃣ 支持向量机 (SVM) 𐟛᯸ 寻找一个超平面来最大化两类数据点之间的间隔。 7️⃣ KNN算法 𐟑加根据数据点之间的距离来预测目标值，选择K个最近的邻居数据点。 8️⃣ 随机森林 𐟌𒊠 一种集成学习方法，基于多个决策树的投票来进行分类或回归。 9️⃣ 降维 𐟓‰ 通过减少数据的维度来简化问题，常见的有主成分分析（PCA）。 𐟔Ÿ 人工神经网络 (ANN) 𐟧 模拟人脑神经元结构，通过反向传播算法进行训练。这些算法在各种应用场景中都有广泛的应用，了解它们的基本原理和实现方法对于掌握机器学习至关重要。

推荐算法背后的秘密：KNN算法揭秘 𐟍Š𐟍‹ 你有没有想过，当你打开百度时，主页上那些精美的笔记是怎么推送过来的？背后到底有什么神秘的逻辑？其实，这背后有一个非常简单但又高效的推荐算法——KNN算法，也就是“K个最近邻”算法。第一步：提取特征值 𐟓 首先，我们需要从每个用户的行为中提取出一些关键的特征值。比如说，你可能喜欢看美食笔记，那么“美食”就是一个重要的特征。第二步：用户坐标系 𐟓 接下来，我们把所有用户根据这些特征值画在一个坐标系内。每个用户都是一个点，而这些点的位置就代表了他们的兴趣偏好。第三步：找到最近的K个邻居 𐟑劧„𖥐Ž，当一个新用户加入时，我们也把他画在这个坐标系内。接着，我们在坐标系内找到距离这个新用户最近的K个用户。那么，这K个用户喜欢的东西，大概率也会被新用户喜欢。举个例子：识别橘子还是柚子 𐟍Š𐟍‹ 举个更具体的例子吧。假设我们要教会计算机识别一个水果是橘子还是柚子。我们可以把一堆水果按照大小和颜色画在一个坐标系内。然后，来了一个新水果，也把它按照大小和颜色画在坐标系内。接着，在这个新水果附近找最近的5个水果。如果这5个水果中有4个是橘子，1个是柚子，那么大概率这个新水果就是橘子。总结 𐟓 推荐算法的核心就是找到和你兴趣相似的用户，然后把这些用户喜欢的内容推荐给你。KNN算法虽然简单，但非常有效，因为它抓住了人类社交网络的核心——相似性。下次当你刷到喜欢的笔记时，不妨想想背后的这些小秘密吧！

从零开始学Python：如何高效进阶？嘿，朋友们！如果你打算从零开始学Python，那你一定要有一个清晰的学习路线。只要搞清楚每个阶段的目标和需要掌握的知识点，开启高效学习模式完全不是梦！𐟒ꊥˆ级开发阶段 Python语言基础：首先，你得从Python3入门，掌握数据类型、字符串、判断/循环语句、函数、命名空间、作用域、类与对象、继承、多态等等。还有，别忘了tkinter界面编程、文件与异常处理以及数据处理。 Python语言高级：接下来，你会接触到Python常见的第三方库和网络编程，比如文件遍历、金融数据爬虫等等。全栈工程师前端：这个阶段主要是前端开发，包括CSS、CSS3、网页界面设计实战、JavaScript、jQuery、jQuery EasyUI和Bootstrap等。全栈工程师后端：Django入门和高级，以及Django实战项目。高级开发阶段全栈工程师后端高级：Flask开发原理和项目实践，Tornado开发原理和项目实践。 Linux基础：文件处理命令、权限管理命令、帮助命令、文件搜索命令、压缩解压命令、软件包管理、用户和用户组管理，还有Linux Shell开发。 Linux运维自动化开发：用Python开发Linux运维工具，包括Linux运维报警工具和安全审计开发。Kali密码破解实战也是这个阶段的重点。数据分析阶段数据分析：numpy数据处理、pandas数据分析、matplotlib数据可视化、scipy数据统计分析，以及金融数据分析。大数据：Hadoop HDFS、Python Hadoop MapReduce和Spark Core。机器学习：机器学习基础知识、KNN算法、线性回归、逻辑斯蒂回归算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机、聚类K-means算法等。希望这些建议能帮到你！如果你还不知道从哪儿开始学，留个1，我会继续分享更多学习资源哦！𐟓š

𐟔堦Ž⧴⥍大经典机器学习算法 ✨ 01 逻辑回归𐟓ˆ 逻辑回归是机器学习从统计学中借鉴的一种技术，专门用于二分类问题。它与线性回归类似，但输出预测值需要通过非线性函数进行变换。 02 线性回归𐟓Š 线性回归是统计学和机器学习中最知名和最易理解的算法之一。它主要关注最小化模型的误差，以可解释性为代价来做出最准确的预测。 03 朴素贝叶斯𐟧 朴素贝叶斯是一种简单但极为强大的预测建模算法。它由两种类型的概率组成，可以直接从训练数据中计算出来：每个类别的概率和给定x值的类别的条件概率。 04 K近邻𐟏 KNN算法非常简单而且有效。它的模型用整个训练数据集表示。通过搜索训练集中K个最相似的实例（邻居），并对这些邻居的输出变量进行汇总，来预测新的数据点。 05 线性判别分析𐟔 传统的逻辑回归仅限于二分类问题。如果你有两个以上的类，那么线性判别分析算法（LDA）是首选的线性分类技术。 06 支持向量机𐟛᯸ 支持向量机是最受欢迎和讨论的机器学习算法之一。超平面是分割输入变量空间的线。在SVM中，会选出一个超平面以将输入变量空间中的点按其类别（0类或1类）进行分离。 07 决策树𐟌𓠥†𓧭–树是机器学习的一种重要算法。它可以用二叉树表示，每个节点代表单个输入变量和该变量上的左右孩子（假定变量是数字）。 08 随机森林𐟌𒠩š机森林是最流行和最强大的机器学习算法之一。它是一种称为Bootstrap Aggregation或Bagging的集成机器学习算法。 09 Boosting和AdaBoost𐟚€ Boosting是一种从一些弱分类器中创建一个强分类器的集成技术。它先由训练数据构建一个模型，然后创建第二个模型来尝试纠正第一个模型的错误。 10 学习矢量量化𐟌 K-近邻的缺点是你需要维持整个训练数据集。学习矢量量化算法（LVQ）是一种人工神经网络算法，允许你挂起任意个训练实例并准确学习他们。

𐟤–人工智能专业探秘𐟔 𐟎“想要了解人工智能专业都学些什么吗？这里给你揭秘！ 𐟧–先，数学和编程基础是必不可少的。你需要掌握Numpy矩阵运算、KNN算法等机器学习的基础知识，还有Python编程语言，这是人工智能开发的重要工具。 𐟓š接下来，你会深入学习概率论和科学计算，如高斯贝叶斯、决策树算法等，这些都是机器学习算法的核心。 𐟖寸在实践应用方面，你将通过项目流程体验，如线性回归、PCA降维算法等，来提升自己的实践技能。此外，你还会接触到图像处理、自然语言处理等前沿技术。 𐟤最后，团队合作和项目经验也是人工智能专业学习中不可或缺的一部分。通过参与实际项目，你将学会如何与团队成员协作，共同解决复杂问题。 𐟚€现在，你是不是对人工智能专业有了更深入的了解呢？如果你对这门学科感兴趣，不妨进一步探索吧！