Google股票数据集是使用R中的Quantmod软件包从Yahoo Finance获得的。

使用散点图的方式进行绘制，不同的标记使用不同的图样进行绘制方便我们进行不同的标记之间的区分；调用plt.show()把这个图像展示出来；

首先看一下这个分类的问题：分类问题使用这个思想主要是给我们的未知的个体贴上一个标签，中间的那个白色的圆圈周围：有灰色的，有红色的，那我们的这个未知的个体应该是灰...

在上一篇文章《ES8 向量功能窥探系列（一）：混合搜索功能初探与增强》中，我们初步探讨了 Elasticsearch 8.x 的混合搜索功能，包括 kNN 查询...

对比上述输出结果，可以发现： accuracy_score/precision_score/recall_score/f1_score函数只显示正例 (类别为...

随着机器学习和大数据分析技术的发展，帮助客户进行油气行业数字化转型势在必行，钻井提速参数优选呈现由经验驱动、逻辑驱动向数据驱动转变的趋势。机械钻速最大化、机械比...

https://www.cnblogs.com/liuxiaochong/p/14269313.html

K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种简单但非常实用的监督学习算法，主要用于分类和回归问题。KNN 基于相似性度量（如欧几里得距离...

K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法作为一种基础且广泛应用的机器学习技术，其API的重要性不言而喻。它提供了快速、直接的方式来执行基于...

朋友们大家好，让我们一起踏入机器学习的奇妙世界，先来聊聊一位特别“邻近”的朋友——KNN算法。想象一下，当你在陌生的城市找餐馆，可能会问附近的朋友：“嘿，你们常...

在图像分割领域，圣杯是能够基于文本 Query 准确分割任意概念图像。随着视觉-语言模型（VLMs）如CLIP的迅速发展，这一任务变得更加可行。当这些模型应用于...

💡💡为什么要划分数据集呢？ 结论：不能将所有数据集全部用于训练，为了能够评估模型的泛化能力，可以通过实验测试对学习器的泛化能力进行评估，进而做出选择。因此需要使...

Elasticsearch 8.x 引入了强大的向量搜索功能，使得在大规模数据集上进行高效的k近邻（kNN）搜索成为可能。向量搜索在许多应用场景中都非常重要，例...

对于一个马上要毕业的大四学生来说，突然由后端转学机器学习，学起来好难，尤其是回归那里，数学好难！！！！！！！！ 因为回归的公式太难搞了，这里先整理一手分类的入...

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第19天，点击查看活动详情

无监督 KNN 方法使用欧氏距离计算观测值和其他观测值之间的距离，无需调整参数即可提高性能。其步骤包括计算每个数据点与其他数据点的距离，根据距离从小到大对数据点...

（5）最后，使用预测模型对这些待测的特征向量进行预测并得到结果（Expected Model）。

本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中分类算法，本篇为分类算法与knn算法部分。

K近邻算法用来对观察数据打标签/分类。通过和已打标样本对比 两者距离，跟哪个样本近就标注该观察数据应该归为什么标签。这通常也是机器学习的一个基础入门算法。

knn使用的分类决策规则是多数表决，如果损失函数为0-1损失函数，那么要使误分类率最小即使经验风险最小，多数表决规则实际上就等同于经验风险最小化。