开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何训练包含多维特征输入值的分类器

训练包含多维特征输入值的分类器可以通过以下步骤实现：

数据预处理：首先，对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、特征选择和特征缩放等。确保数据的质量和一致性。
特征工程：根据问题的需求，进行特征工程，包括特征提取、特征变换和特征构建等。可以使用统计方法、降维技术（如主成分分析）、特征选择算法（如卡方检验、信息增益）等。
数据划分：将数据集划分为训练集和测试集。通常采用交叉验证的方法，如将数据集分为训练集、验证集和测试集，用于模型的训练、调参和评估。
模型选择：根据问题的特点选择合适的分类器模型。常见的分类器包括决策树、支持向量机、逻辑回归、朴素贝叶斯、随机森林等。根据数据的特点和问题的需求，选择适合的模型。
模型训练：使用训练集对选择的分类器模型进行训练。通过最小化损失函数，调整模型的参数，使模型能够更好地拟合训练数据。
模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估。常见的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。根据评估结果，可以对模型进行调优或选择其他模型。
模型应用：将训练好的模型应用于实际场景中进行分类预测。根据分类器的输出结果，可以进行后续的决策或处理。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

数据预处理：腾讯云数据处理服务（https://cloud.tencent.com/product/dps）
特征工程：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
数据划分：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
模型选择和训练：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
模型评估：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
模型应用：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）

请注意，以上链接仅为示例，具体产品选择应根据实际需求进行评估和选择。

相关搜索:如何使用具有不同特征维度的数据集来训练sklearn分类器？如何根据编码后的分类特征生成分类器？具有实值特征的斯坦福分类器如何使用mysql中存储的任意数据特征来训练DNN分类模型？如何解决XGboost分类器中的值错误:特征不匹配？如何选择朴素贝叶斯分类器的训练数据如何获得tf-idf分类器的最佳特征？如何在TensorFlow中打印分类器的训练参数 Keras -分类器不从预训练模型的转移值中学习使用随机森林分类器训练模型时的值错误如何限制决策树分类器特征重要性图上绘制的特征数？如何使用训练好的分类器预测新的数据集如何将输入数据替换为包含训练数据的矩阵如何在sklearn中使用包含向量而不是标量的特征列来训练模型？如何使用Scikit-learn创建同时具有数字和1-hot分类特征的训练数据集？我们如何解释随机梯度下降分类器的特征重要性？如何使用与输入不同的标记值&按特征排序列表？如何使用R中训练好的分类器来预测新的数据集？Spark Pipeline -如何从经过训练的特征转换器中提取属性如何在我的案例中构建训练数据，以便在scikit-learn中训练分类器中的SVM？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

加密恶意流量优秀检测思路分享

近年来，随着机器学习、深度学习等人工智能技术的迅猛发展，其在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域已经得到大规模应用，可以为传统方法很难解决或无法适用的问题提供有效的方案，也已经成为网络安全领域中的热门研究方向，比如将人工智能应用于恶意加密流量的检测就是一种行之有效的方法。

02

降维技术

常见的几种降维方案缺失值比率 (Missing Values Ratio) 该方法的是基于包含太多缺失值的数据列包含有用信息的可能性较少。因此，可以将数据列缺失值大于某个阈值的列去掉。阈值越高，降维方法更为积极，即降维越少。低方差滤波 (Low Variance Filter) 与上个方法相似，该方法假设数据列变化非常小的列包含的信息量少。因此，所有的数据列方差小的列被移除。需要注意的一点是：方差与数据范围相关的，因此在采用该方法前需要对数据做归一化处理。高相关滤波 (High Correlation

04

GNN如何利用图上的边信息？

链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/432923190

02

【数据分析】数据分析领域中最为人称道的七种降维方法|技术专区

近来由于数据记录和属性规模的急剧增长，大数据处理平台和并行数据分析算法也随之出现。于此同时，这也推动了数据降维处理的应用。实际上，数据量有时过犹不及。有时在数据分析应用中大量的数据反而会产生更坏的性能。最新的一个例子是采用 2009 KDD Challenge 大数据集来预测客户流失量。该数据集维度达到 15000 维。大多数数据挖掘算法都直接对数据逐列处理，在数据数目一大时，导致算法越来越慢。该项目的最重要的就是在减少数据列数的同时保证丢失的数据信息尽可能少。以该项目为例，我们开始来探讨在当前数据

06

7种数据分析领域中最为人称道的降维方法

近来由于数据记录和属性规模的急剧增长，大数据处理平台和并行数据分析算法也随之出现。于此同时，这也推动了数据降维处理的应用。实际上，数据量有时过犹不及。有时在数据分析应用中大量的数据反而会产生更坏的性能。最新的一个例子是采用 2009 KDD Challenge 大数据集来预测客户流失量。该数据集维度达到 15000 维。大多数数据挖掘算法都直接对数据逐列处理，在数据数目一大时，导致算法越来越慢。该项目的最重要的就是在减少数据列数的同时保证丢失的数据信息尽可能少。以该项目为例，我们开始来探讨在当前数据

08

使用PyTorch处理多维特征输入的完美指南

这里的每一行代表一个样本，同样的，每一列代表什么呢，代表一个特征，如下图。所以糖尿病的预测由下面这八个特征共同进行决定

01

机器学习之随机森林（R）randomFordom算法案例

1.随机森林原理介绍随机森林，指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出，并被注册成了商标。简单来说，随机森林就是由多棵CART（Classification And Regression Tree）构成的。对于每棵树，它们使用的训练集是从总的训练集中有放回采样出来的，这意味着，总的训练集中的有些样本可能多次出现在一棵树的训练集中，也可能从未出现在一棵树的训练集中。在训练每棵树的节点时，使用的特征是从所有特征中按照一定比例随机地无

08

机器学习之随机森林（R）randomFordom算法案例

随机森林，指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出，并被注册成了商标。简单来说，随机森林就是由多棵CART（Classification And Regression Tree）构成的。对于每棵树，它们使用的训练集是从总的训练集中有放回采样出来的，这意味着，总的训练集中的有些样本可能多次出现在一棵树的训练集中，也可能从未出现在一棵树的训练集中。在训练每棵树的节点时，使用的特征是从所有特征中按照一定比例随机地无放回的抽取的，根据Leo Breiman的建议，假设总的特征数量为M，这个比例可以是sqrt(M),1/2sqrt(M),2sqrt(M)。

07

七种数据分析领域中最为人称道的降维方法

近来由于数据记录和属性规模的急剧增长，大数据处理平台和并行数据分析算法也随之出现。于此同时，这也推动了数据降维处理的应用。实际上，数据量有时过犹不及。有时在数据分析应用中大量的数据反而会产生更坏的性能。最新的一个例子是采用 2009 KDD Challenge 大数据集来预测客户流失量。该数据集维度达到 15000 维。大多数数据挖掘算法都直接对数据逐列处理，在数据数目一大时，导致算法越来越慢。该项目的最重要的就是在减少数据列数的同时保证丢失的数据信息尽可能少。以该项目为例，我们开始来探讨在当前数

04

数据驱动的设备故障预测

在提设备故障预测之前，我们先来说说设备健康预测，因为设备故障预测是PHM（故障预测与健康管理）的组成部分。设备健康预测是指根据系统现在或历史性能状态预测性地诊断部件或系统完成其功能的状态（未来的健康状态），包括确定部件或系统的剩余寿命或正常工作的时间长度；其中剩余寿命研究可分为两种：一种是估计或预测平均剩余寿命，另一种是计算剩余寿命的概率分布。

05

HTTP、HTTPS、加密型webshell一网打尽

webshell是黑客进行网站攻击的一种恶意脚本，识别出webshell文件或通信流量可以有效地阻止黑客进一步的攻击行为。目前webshell的检测方法主要分为三大类：静态检测、动态检测和日志检测[1]。静态检测通过分析webshell文件并提取其编写规则来检测webshell文件，是目前最为常用的方法，国内外的webshell识别软件如卡巴斯基、D盾、安全狗、河马webshell等都是采用静态检测的方法，但由于webshell会不断地演化从而绕过检测[2]，所以静态检测最大的问题在于无法对抗混淆、加密的webshell以及识别未知的webshell[3]；动态检测通过监控代码中的敏感函数执行情况来检测是否存在webshell文件[4]，但由于涉及到扩展、Hook技术，性能损耗以及兼容性都存在很大的问题，所以难以大规模推广应用；日志检测主要通过webshell的通信行为做判断[5]，相对于以上两种检测方法来说，不仅检测效果好也不存在兼容性问题。

02

利用lightgbm做learning to rank 排序，解析模型中特征重要度

去年实习时，因为项目需要，接触了一下Learning to Rank(以下简称L2R)，感觉很有意思，也有很大的应用价值。L2R将机器学习的技术很好的应用到了排序中，并提出了一些新的理论和算法，不仅有效地解决了排序的问题，其中一些算法(比如LambdaRank)的思想非常新颖，可以在其他领域中进行借鉴。鉴于排序在许多领域中的核心地位，L2R可以被广泛的应用在信息(文档)检索，协同过滤等领域。

02

深度学习500问——Chapter05：卷积神经网络（CNN）（1）

以图像分类任务为例，在表5.1所示卷积神经网络中，一般包含5种类型的网络层次结构：

02

AlexNet算法入门

AlexNet是深度学习领域中的经典卷积神经网络（CNN）模型之一，由Alex Krizhevsky等人提出，并在2012年的ImageNet图像识别竞赛中取得了重大突破。本文将介绍AlexNet的基本结构和关键特点，帮助读者深入了解这一算法。

03

Deep Learning综述[上]

Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap: [1] LeCun, Yann, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton. "Deep learning." (2015) (Three Giants' Survey) Review 机器学习在当下有很多应用：从网络搜索的内容过滤到电商的商品推荐，以及在手持设备相机和智能手机上的应用。机器学习系统用来做图像识别，语音转换，推送符合用户兴趣的内容。这些应用逐渐地开始不仅仅使用机器学习，越来越多的使用

07

机器学习知识点归纳第1篇

哈喽，大家好，今天分享的内容是我长期学习Machine Learning过程中的一些学习笔记和心得，今天拿出来与大家分享。

02

K近邻法(KNN)原理小结

K近邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用。比如，我们判断一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了。这里就运用了KNN的思想。KNN方法既可以做分类，也可以做回归，这点和决策树算法相同。

05

决策树DTC数据分析及鸢尾数据集分析

豌豆贴心提醒，本文阅读时间7分钟今天主要讲述的内容是关于决策树的知识，主要包括以下内容： 1.分类及决策树算法介绍 2.鸢尾花卉数据集介绍 3.决策树实现鸢尾数据集分析希望这篇文章对你有所帮助，尤其是刚刚接触数据挖掘以及大数据的同学，同时准备尝试以案例为主的方式进行讲解。如果文章中存在不足或错误的地方，还请海涵~ 一. 分类及决策树介绍 1.分类分类其实是从特定的数据中挖掘模式，作出判断的过程。比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器，一开始的时候可能什么都不过滤，在日常使用过程中，我人工对于每一封

08

基于faster-rcnn的目标物体检测_传统的目标检测算法

本文是继RCNN[1]，fast RCNN[2]之后，目标检测界的领军人物Ross Girshick团队在2015年的又一力作。简单网络目标检测速度达到17fps，在PASCAL VOC上准确率为59.9%；复杂网络达到5fps，准确率78.8%。

03

深度 | 从朴素贝叶斯到维特比算法：详解隐马尔科夫模型

选自davidsbatista 作者：David S. Batista 机器之心编译参与：蒋思源、路雪本文首先简要介绍朴素贝叶斯，再将其扩展到隐马尔科夫模型。我们不仅会讨论隐马尔科夫模型的基本原理，同时还从朴素贝叶斯的角度讨论它们间的关系与局限性。隐马尔科夫模型是用于标注问题的统计机器学习模型，是一种生成模型。隐马尔科夫模型是关于时序的概率模型，它描述了由一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。本文将重点介绍这种经典的机器学习模型。简介

达观数据深度学习资料之卷积神经网络（下篇）

达观数据深度学习资料之卷积神经网络（下篇） 4.2什么是池化？在通过卷积获得特征后进行分类，依然面临计算量大的挑战。及时一张96×96像素的图片，经过400个8×8的卷积核获取特征，每个特征映射图有（96-8+1）×（96-8+1)=7921维特征，总共有400×7921=3768400维特征向量，在此基础上进行分类是一个计算量很大的过程，由此引出了池化操作。卷积神经网络的一个重要步骤是池化，对输入划分不重叠的矩形，对于每个矩形进行池化函数操作，例如取最大值、取最小值、加权平均等。池化的优势在于（1）

通俗解释随机森林算法

首先我们来复习一下之前介绍过的两个机器学习模型：Bagging和Decision Tree。Bagging是通过bootstrap的方式，从原始的数据集D中得到新的D^；然后再使用一些base algorithm对每个D^都得到相应的gt；最后将所有的gt通过投票uniform的形式组合成一个G，G即为我们最终得到的模型。Decision Tree是通过递归形式，利用分支条件，将原始数据集D切割成一个个子树结构，长成一棵完整的树形结构。Decision Tree最终得到的G(x)是由相应的分支条件b(x)和分支树Gc(x)递归组成。

01

【智能】自然语言处理概述

1 什么是文本挖掘？文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支，用于基于文本信息的知识发现。文本挖掘的准备工作由文本收集、文本分析和特征修剪三个步骤组成。目前研究和应用最多的几种文本挖掘技术有：文档聚类、文档分类和摘要抽取。 2 什么是自然语言处理？自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法。融语言学、计算机科学、数学等于一体的科学。自然语言处理原理：形式化描述-数学模型算法化-程序化-实用化语音的自动合成与识别、机器翻译、自然语言理解、

05

深度学习500问——Chapter02：机器学习基础（5）

例：有两个外形完全相同的箱子，1号箱有99只白球，1只黑球；2号箱子有1只白球，99只黑球。在一次实验中，取出的是黑球，请问从哪个箱子中取出的？

01

解决Matlab遇到的svmtrain (line 234) Y must be a vector or a character array.

在使用MATLAB进行SVM分类器训练时，有时会出现以下错误提示：svmtrain (line 234) Y must be a vector or a character array. 这个错误是由于目标变量Y的类型不正确导致的。本文将介绍如何解决这个问题并提供具体的示例代码。

01

【论文解读】使用有监督和无监督的深度神经网络进行闭环检测

由上海交通大学发表于2020 Robotics and Autonomous Systems

02

机器学习算法-k近邻

k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。简单地说，k-近邻算法就是采用不同特征值之间的距离来进行分类，算法主要特点为：

01

机器学习实战-2-KNN

k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。简单地说，k-近邻算法就是采用不同特征值之间的距离来进行分类，算法主要特点为：

01

机器学习实战-2-KNN

k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。简单地说，k-近邻算法就是采用不同特征值之间的距离来进行分类，算法主要特点为：

02

机器学习之鸢尾花-降维

机器学习中，数据通常被表示为向量形式输入模型进行训练，但对于大量的多维数据直接进行处理和分析会极大消耗系统资源，因此需要通过降维缓解这一问题。降维，就是用一个低维度向量来表示原始高维度向量的特征。常见的方法有：

03

图像分类语义特征降维可视化

在上图中，全连接层最后一层有5个神经元，代表5维的向量，就是原图的语义特征。最后一层是线性分类器，有3个输出头，就是输入的5维特征做了一个线性的分类，这里类似于逻辑回归，但逻辑回归是二分类，这里是多分类。这里重点是这个5维向量，它其实在5维空间中已经是线性可分(有关线性可分的内容可以参考模式识别整理中的感知器算法中的线性可分性)了，随便一个线性分类器就可以将其轻松分类。

02

人脸识别技术大总结1——Face Detection &Alignment

搞了一年人脸识别，寻思着记录点什么，于是想写这么个系列，介绍人脸识别的四大块：Face detection, alignment, verification and identification(recognization)，本别代表从一张图中识别出人脸位置，把人脸上的特征点定位，人脸校验和人脸识别。（后两者的区别在于，人脸校验是要给你两张脸问你是不是同一个人，人脸识别是给你一张脸和一个库问你这张脸是库里的谁。今天先介绍第一部分和第二部分。主要说三篇顶会文章。 =====================

05

机器学习算法一览

引言提起笔来写这篇博客，突然有点愧疚和尴尬。愧疚的是，工作杂事多，加之懒癌严重，导致这个系列一直没有更新，向关注该系列的同学们道个歉。尴尬的是，按理说，机器学习介绍与算法一览应该放在最前面写，详细的应用建议应该在讲完机器学习常用算法之后写，突然莫名奇妙在中间插播这么一篇，好像有点打乱主线。老话说『亡羊补牢，为时未晚』，前面开头忘讲的东西，咱在这块儿补上。我们先带着大家过一遍传统机器学习算法，基本思想和用途。把问题解决思路和方法应用建议提前到这里的想法也很简单，希望能提前给大家一些小建议，对于某些容易出错

09

FM系列算法解读（FM+FFM+DeepFM）

在计算广告中，CTR是非常重要的一环。对于特征组合来说，业界通用的做法主要有两大类：FM系列和Tree系列。这里我们来介绍一下FM系列。　　在传统的线性模型中，每个特征都是独立的，如果需要考虑特征与特征之间的相互作用，可能需要人工对特征进行交叉组合。非线性SVM可以对特征进行核变换，但是在特征高度稀疏的情况下，并不能很好的进行学习。现在有很多分解模型可以学习到特征之间的交互隐藏关系，基本上每个模型都只适用于特定的输入和场景。推荐系统是一个高度系数的数据场景，由此产生了FM系列算法。　　本文主要涉及三种FM系列算法：FM，FFM，DeepFM

02

基于RNN网络的Deepfake检测

大部分检测假脸工作是在图片上进行的，而针对deepfake视频往往有很少检测方法。这个工作里我们提出了一种基于时间序列的处理方法，用于检测Deepfake视频。我们采用了CNN去提取帧级别的高维特征，并用这些高维特征训练RNN。我们展示了通过一个简单的架构也能在检测任务上达到不俗的效果。

01

一次完整的机器学习过程：cikit-learn 包学习

1、学习任务（一个二分类问题）：假设现在有一个O2O领域的垂直搜索引擎，专门为用户提供团购、优惠券的检索；同时存在一个通用的搜索引擎，比如百度，通用搜索引擎希望能够识别出一个Query是否具有O2O检索意图，如果有则调用O2O垂直搜索引擎，获取结果作为通用搜索引擎的结果补充。我们的目的是学习出一个分类器（classifier），分类器可以理解为一个函数，其输入为一个Query，输出为0（表示该Query不具有o2o意图）或1（表示该Query具有o2o意图）。 2、特征提取：要完成这样一个学习任务，

05

DPDDI：用于药物-药物相互作用的深度预测器

今天给大家介绍BMC Bioinformatics期刊的一篇文章，”DPDDI: a deep predictor for drug-drug interactions”。作者开发了DPDDI模型，在不考虑药物化学和生物特性的情况下，仅使用药物-药物（DDI）网络作为输入，便可预测潜在的DDI，还可用于检测药物副作用、指导联合用药等。

06

机器学习实践中应避免的七种常见错误

摘要：在机器学习领域，每个给定的建模问题都存在几十种解法，本文作者认为，模型算法的假设并不一定适用于手头的数据；在追求模型最佳性能时，重要的是选择适合数据集（尤其是“大数据”）的模型算法。 1. 想当

05

4吴恩达Meachine-Learing之多变量线性回归(Linear-Regression-with-Multiple-Variables

4.1 多维特征（Multiple Features）目前为止，我们探讨了单变量/特征的回归模型，现在我们对房价模型增加更多的特征，例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为（x

03

机器学习(24)之Bagging与随机森林

关键字全网搜索最新排名【机器学习算法】：排名第一【机器学习】：排名第一【Python】：排名第三【算法】：排名第四前言在（机器学习(17)之集成学习原理总结）中，我们谈到了集成学习有两个流派，一个是boosting派系，它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系。另一种是bagging流派，它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系，可以并行拟合。本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结。随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法，尤其是它可以很方便的并行训练，在如今大数据

06

CVPR 2020 | 自适应的点云降采样，兼顾3D物体分类的准确性和效率

本文介绍的是 CVPR 2020 论文《Adaptive Hierarchical Down-Sampling for Point Cloud Classification》，作者来自华为诺亚方舟实验室认知车联网项目加研团队。

02

机器学习的第一个难点，是数据探索性分析

当我们在进行机器学习领域的学习和研究时，遇到的第一个难点就是数据探索性分析（Exploratory Data Analysis）。虽然从各种文献中不难了解到数据探索性分析的重要性和一般的步骤流程，但是在面对实际问题时，往往会有不知道从哪儿下手以及不知道怎么根据分析结果来优化算法的困境。

02

TensorFlow四种Cross Entropy算法的实现和应用

作者：陈迪豪，就职于小米，负责企业深度学习平台搭建，参与过HBase、Docker、OpenStack等开源项目，目前专注于TensorFlow和Kubernetes社区。原文：TensorFlow四种Cross Entropy算法实现和应用，作者授权CSDN转载。欢迎技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至heyc@csdn.net 交叉熵介绍交叉熵（Cross Entropy）是Loss函数的一种（也称为损失函数或代价函数），用于描述模型预测值与真实值的差距大小，常见的Loss函数就是均方

05

机器学习实践中应避免的七种常见错误

【编者按】在机器学习领域，每个给定的建模问题都存在几十种解法，每个模型又有难以简单判定是否合理的不同假设。在这种情况下，大多数从业人员倾向于挑选他们熟悉的建模算法，本文作者则认为，模型算法的假设并不一定适用于手头的数据；在追求模型最佳性能时，重要的是选择适合数据集（尤其是“大数据”）的模型算法。以下为正文：统计建模和工程开发很相似。在工程开发中，人们有多种方法搭建一套键-值存储系统，每种设计针对使用模式有一套不同的假设。在统计建模中，也有很多算法来构造一个分类器，每种算法对数据也有各自的假设集合。当

04

目标检测

图片分类任务我们已经熟悉了，就是算法对其中的对象进行分类。而今天我们要了解构建神经网络的另一个问题，即目标检测问题。这意味着，我们不仅要用算法判断图片中是不是一辆汽车，还要在图片中标记出它的位置，用边框或红色方框把汽车圈起来，这就是目标检测问题。其中“定位”的意思是判断汽车在图片中的具体位置。

03

[机器学习实战]K-近邻算法

1. K-近邻算法概述(k-Nearest Neighbor，KNN) K-近邻算法采用测量不同的特征值之间的距离方法进行分类。该方法的思路是：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。优点：精度高、对异常数据不敏感、无数据输入假定。缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。适用数据范围：数值型和标称型。 KNN工作原理是：存在一个样本数据集合（训练样本集），并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。

05

深入理解KNN扩展到ANN

一句话就可以概括出KNN（K最近邻算法）的算法原理：综合k个“邻居”的标签值作为新样本的预测值。更具体来讲KNN分类过程，给定一个训练数据集，对新的样本Xu，在训练数据集中找到与该样本距离最邻近的K（下图k=5）个样本，以这K个样本的最多数所属类别（标签）作为新实例Xu的预测类别。

03

机器学习算法一览

作者授权转载作者：寒小阳摘自：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50469334 大数据文摘愿意为读者打造高质量【机器学习讨论

机器学习中的过拟合问题以及解决方案

在建立每一棵决策树的过程中，有两点需要注意 -采样与完全分裂。首先是两个随机采样的过程，random forest对输入的数据要进行行、列的采样。对于行采样，采用有放回的方式，也就是在采样得到的样本集合中，可能有重复的样本。

02

CTR 预估模型的进化之路

本文介绍了CTR预估中LR、GBDT、FTRL、DeepFM等算法，以及它们在不同场景下的应用和优缺点。

08

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭