技術 Day21 K最近鄰（KNN）

繼上次的羅吉斯迴歸，今天要講的KNN也是一個「監督式學習」，但兩者之間還是有著不同的。 羅吉斯回歸通常用來解決「二元分類」的問題，比如是不是垃圾信件、有沒有疾病...

技術 【Day 12】K近鄰 K-Nearest Neighbor

今日大綱 什麼是K近鄰 (K-Nearest Neighbor)? 如何選擇k? 程式碼 什麼是K近鄰 (K-Nearest Neighbor, KNN)?...

技術 Day 13. [分類] KNN [R]

Classification: knn 「分類」K-Nearest Neighbors (KNN) 「K值」的選擇 [R Code]KNN 範例 KNN 的優...

技術 Day 19 : KNN 與 K-means

今天進入演算法的介紹，首先打頭陣介紹的是 KNN 與 K-means，兩者不太一樣。 KNN 是監督式學習演算法；K-means 是非監督式學習演算法 KNN...

技術 KNN VS. K-means

有一陣子常常把KNN和K-means搞混，今天來聊聊兩者的區別～ KNN（k-nearest neighbors） KNN是supervised算法，主要解決分...

技術 拿 ml5 來練習 如何附加自己的分類在別人的情緒之上 (五)

介紹 首先介紹什麼是如何附加自己的分類在別人的情緒之上，對別人已經訓練好的情緒 model，我們對這個 model 的某一次輸入及輸出，打上一個標籤，但因為我們...

技術 ML_Day20(KNN與K-Means差異)

簡單回顧關於兩者更詳細的介紹可以參考ML_Day18(K-Means)及ML_Day19(KNN（懶惰學習）)，這邊做一下整理，歸納出兩者的差異性，不然光看兩...

技術 ML_Day19(KNN（懶惰學習）)

為什麼說KNN是懶惰學習的分類算法？。之所以稱“懶惰”並不是由於此類算法看起來很簡單，而是在訓練模型過程中這類算法並不去學習一個判別式函數(損失函數)而是要記住...

技術 [Day - 11]機器學習實例2(K-近鄰算法實現手寫體數字識別-3)

技術 [Day - 10]機器學習實例2(K-近鄰算法實現手寫體數字識別-2)

接續前言先複習一下現有的三類訓練集數據，有一個新的樣本Xu，選取了距離最近的(預設參數設定k=5)個點 KNN算法偽代碼假設X_test為待標記的數據樣本，X_...

技術 [Day - 9]機器學習實例2(K-近鄰算法實現手寫體數字識別-1)

問題描述手寫體數字識別 一樣透過機器學習的步驟 Step 1:數據準備Scikit-learn自帶數據集通過sklearn.datasets.load_di...