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前言：
1、机器学习
1.1 kNN算法
1.2 SVM算法（支持向量机）文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-453942.html
1.3 k均值聚类算文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-453942.html
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1． k k k 近邻法是基本且简单的分类与回归方法。 k k k 近邻法的基本做法是：对给定的训练实例点和输入实例点，首先确定输入实例点的 k k k 个最近邻训练实例点，然后利用这 k k k 个训练实例点的类的多数来预测输入实例点的类。 2． k k k 近邻模型对应于基于训练数据集对
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目录 一 . K-近邻算法（KNN）概述 二、KNN算法实现 三、 MATLAB实现 四、 实战 K-近邻算法（KNN）是一种基本的分类算法，它通过计算数据点之间的距离来进行分类。在KNN算法中，当我们需要对一个未知数据点进行分类时，它会与训练集中的各个数据点进
K近邻(KNN，K-Nearest Neighbors)是最简单的机器学习算法之一，可用于回归和分类。KNN是一种“惰性”学习算法，从技术上讲，它不训练模型来进行预测。K近邻的逻辑是，假设有一个观测值，这个观测值被预测属于离它k个最近观测值中所占比例最大的那一个类。KNN方法是直接尝试
本篇将注重于机器学习预测模型的过程、数据分析以及项目实战落地。对于各种所使用的算法直接调用sklearn包，在这里不会说算法的原理和过程。有想看原理和过程的可以看我这两天整理的学习笔记。 KNN K邻近 学习笔记 各种聚类 学习笔记 决策树与随机森林 学习笔记 SVM 支
(简单介绍一下支持向量机，详细介绍尤其是算法过程可以查阅其他资) 在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类(异常值检测)以及回归分析。 其具有以下特征： (1)SVM可以表示为凸优化问题，因此可以利用已知的
经典的红酒分类数据集是指UCI机器学习库中的Wine数据集。该数据集包含178个样本，每个样本有13个特征，可以用于分类任务。 具体每个字段的含义如下： alcohol：酒精含量百分比 malic_acid：苹果酸含量（克/升） ash：灰分含量（克/升） alcalinity_of_ash：灰分碱度（以mEq/L为单位）
KNN算法，即K-Nearest Neighbor，是一种简单的机器学习算法。它的基本思想是：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算法通过计算待分类样本与已知类别样本的距离，找出距离最近的K个
本项目采用朴素贝叶斯和支持向量机（SVM）分类模型作为基础，通过对垃圾邮件和正常邮件的数据进行训练，旨在实现垃圾邮件的自动识别功能。 通过训练这两个分类模型，我们的目标是建立一个高效准确的垃圾邮件识别系统。当接收到新的邮件时，系统将对邮件文本进行预
KNN 算法，或者称 k-最近邻算法，是 有监督学习 中的 分类算法 。它可以用于分类或回归问题，但它通常用作分类算法。 KNN 的全称是 K Nearest Neighbors，意思是 K 个最近的邻居。该算法用 K 个最近邻来干什么呢？其实，KNN 的原理就是：当预测一个新样本的类别时， 根据它距离
