怎么实现一个KNN算法，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。教你如何自己实现KNN算法KNN算法，也称为K邻近算法，可以解决回归和分类问题，但解决分类问题才是它的优势。KNN算法的本质就是寻找与我们提供的数据相似的k个样本，然后判断这k个样本的标签，最后统计每个标签出现的次数，次数最多的标签，就会被当作我们提供的数据的标签。先说说工作流程：机器学习是基于数据的，所以要先将实物转换为向量、矩阵或张量的形式通过欧式距离计算出测试样本与其他样本之间的距离将距离按照小到大排序，并取前K个值判断前K个值相应的标签，并进行统计统计最多的标签即为预测结果现在我们来动手实现一下先导入所有需要导入的库或模块其次，导入iris数据集，存储样本特征和标签然后为了后期评估模型，这里将数据集分为训练集和测试集设置random_state为固定值，这样每次的运行结果就会一样，帮助我们判断过程出现的bug再次，写一个计算距离的函数eus_dis接着，真正的开始实现KNN算法最后我们来进行测试，观察其准确率看完上述内容是否对您有帮助呢？如果还想对相关知识有进一步的了解或阅读更多相关文章，请关注开发云行业资讯频道，感谢您对 香港云主机开发云的支持。
今天小编给大家分享一下java中Hibernate的环境如何配置的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。1.hibernate映射配置cl…
免责声明：本站发布的图片视频文字，以转载和分享为主，文章观点不代表本站立场，本站不承担相关法律责任；如果涉及侵权请联系邮箱：360163164@qq.com举报，并提供相关证据，经查实将立刻删除涉嫌侵权内容。
微信扫一扫 
