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机器学习的算法很多。很多时候困惑人们的是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。

机器学习分类算法概述

本文整理了机器学习中大多数算法,包括:分类算法、回归算法、聚类算法、推荐系统算法、异常检测算法、关联分析算法,本文从算法介绍、算法优势、参数介绍、调优方法、使用场景、demo示例等6大方面介绍算法的全

机器学习knn算法实现,工程使用pycharm建立,包括机器学习实战的代码和自己重写的部分代码,增加部分函数的使用方法介绍。

MachineLearning:机器学习算法

K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法,即k个最近的邻居,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。 算法思路是

1.基础概念 kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻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,并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者

转,大数据经典算法视频,PageRank,K-Means算法,.CART:分类与回归树,C4.5,最大期望(EM)算法

此资源为自己编写,主要讲述了传统机器学习的k近邻、朴素贝叶斯、svm、感知机、逻辑回归等算法,对其的思想和优缺点做了总结。 由于此文档仅为学习时笔记,若有问题还请见谅,也希望读者能够指出。