【Sklearn】基于K邻近算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

9月前作者：敲代码两年半的练习生分类：Toy博客阅读(58) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【Sklearn】基于K邻近算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1.模型原理

K最近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）是一种基本的监督学习算法，用于分类和回归任务。其模型原理如下：

模型原理：

对于分类任务，KNN的原理可以概括为以下几个步骤：

训练阶段： 将训练数据集中的每个数据点与其标签一起存储。这些数据点和标签构成了训练样本。
预测阶段： 当需要对新的数据点进行分类时文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-658021.html

到了这里，关于【Sklearn】基于K邻近算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

分享到：

领支付宝红包赞助服务器费用

【Sklearn】基于决策树算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

决策树是一种基于树状结构的分类和回归模型，它通过一系列的决策规则来将数据划分为不同的类别或预测值。决策树的模型原理和数学模型如下：决策树的基本思想是从根节点开始，通过一系列的节点和分支，根据不同特征的取值将数据集划分成不同的子集，直到达到叶节

2024年02月13日
浏览(44)
【Sklearn】基于AdaBoost算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习算法，它通过组合多个弱分类器来构建一个更强大的分类器。下面是AdaBoost分类模型的基本原理和数学公式：原理： AdaBoost使用一系列弱分类器（通常是决策树）来进行分类，这些弱分类器可以是任意的，通常是针对训练数据集的分类效

2024年02月12日
浏览(38)
【Sklearn】基于支持向量机算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种用于分类和回归的监督学习算法，其基本思想是在特征空间中找到一个能够最大化分类间隔（Margin）的超平面，从而将不同类别的样本正确分类。以下是SVM的数学模型和模型原理的解释：假设我们有一个训练数据集，包含

2024年02月13日
浏览(46)
【Sklearn】基于随机梯度下降算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）是一种优化算法，用于训练模型的参数以最小化损失函数。在分类任务中，SGD也可以用于训练分类模型。下面是SGD分类预测的模型原理和数学公式的概述。模型原理 SGD分类器是基于线性模型的分类器，它使用随机梯度下降优化算法

2024年02月12日
浏览(37)
【Sklearn】基于朴素贝叶斯算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

模型原理：朴素贝叶斯分类是基于贝叶斯定理的一种分类方法。它假设特征之间相互独立（朴素性），从而简化计算过程。朴素贝叶斯分类器适用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等多种应用场景。贝叶斯定理：在朴素贝叶斯分类中，我们使用贝叶斯定理来计算后验概

2024年02月13日
浏览(38)
【Sklearn】基于梯度提升树算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

梯度提升树（Gradient Boosting Trees）是一种集成学习方法，用于解决分类和回归问题。它通过将多个弱学习器（通常是决策树）组合成一个强学习器，以逐步减小预测误差。下面是梯度提升树的模型原理和数学公式的解释。模型原理：损失函数（Loss Function）：在梯度提升树中

2024年02月12日
浏览(40)
【Sklearn】基于多层感知器算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）是一种前馈神经网络，用于解决分类和回归问题。它包含输入层、若干个隐藏层和输出层，每个神经元都与前一层的所有神经元连接，而隐藏层和输出层的神经元通过权重进行连接。这些权重在训练过程中调整以最小化损失函数，从而使模

2024年02月12日
浏览(41)
【Sklearn】基于线性判别法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，简称LDA）是一种经典的模式识别和分类方法，它的目标是找到一个投影，将数据投影到低维空间，使得不同类别的样本在投影后的空间中有最大的类别间距，同时最小化类内方差。模型原理如下：假设有d维的数据，分为K个类别。我们

2024年02月12日
浏览(38)
【Pytroch】基于支持向量机算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种强大的监督学习算法，用于二分类和多分类问题。它的主要思想是找到一个最优的超平面，可以在特征空间中将不同类别的数据点分隔开。下面是使用PyTorch实现支持向量机算法的基本步骤和原理：数据准备：首先，你需要准备你

2024年02月13日
浏览(58)
【Matlab】基于遗传算法优化 BP 神经网络的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

2023年07月24日
浏览(67)