機器學習實戰筆記

機器學習實戰筆記-第十章利用K-均值聚類算法對未标記資料分組
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07-31
機器學習實戰：第二章KNN中的一些問題
機器學習實戰筆記機器學習 Python 資料 KNN
05-09
tensorflow實作knn算法knn算法介紹算法思路1.計算待分類的樣本和樣本空間中已标記的樣本的歐氏距離。（如圖中綠點為待分類樣本，要計算綠點與圖中所有點的距離）2.取距離最短的k個點，k個點進行投票，票數最多的類為待測樣本的類。（若k為3，則圖中實線圓中的點是距離綠點最短的點，其中三角形有兩個，正方形1個，是以綠點為三角形；若k為5，則圖中虛線中的點為最近鄰點，其中正方形有3個，三角形2個，是以綠點為正方形。由此可知，k的取值會影響分類的結果）算法的優缺點tensorflow簡單實作knn
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04-22
機器學習實戰筆記（Python）- k近鄰算法（kNN）k-近鄰算法概述執行個體：kNN分類算法的Python代碼實作與解析執行個體：kNN算法改進約會網站配對效果的Python代碼實作與解析執行個體：kNN算法手寫數字識别系統的Python代碼實作與解析本章小結
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03-20