机器学习k近邻模型

k-近邻算法 python可用版 直接可以用,我的博客里也有相关教程,欢迎关注

《统计学习方法》中，kd树的Python实现。

这个是K近邻的改进算法，不仅适合于两类的分类也适合多类，同时这个算法解决了，当K的取值可能会从在多个类别距离相等的问题，K的取值随便取。算法非常全面完整

机器学习实战2.2示例:使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果数据集

基于Matlab的机器学习WKNN，加权K近邻，含有数据包内含178个数据样本。

在机器学习领域，构建机器模型是非常关键的一步。本文将分享关于03构建机器模型的方法和技巧，以帮助读者更好地理解和应用机器学习。首先介绍了机器学习模型构建的基本步骤，包括数据准备、特征工程、模型选择等。

机器学习工具——隐马尔科夫模型，其中包含例子和文档

为初学者准备的关键概念和可能碰到的陷阱指南

文档是对《Python机器学习及实践》这本书中提到的常见模型的一个总结，便于在实际运用时快速选择模型和API。

最大熵模型（MaximumEntropyModel，以下简称MaxEnt），MaxEnt是概率模型学习中一个准则，其思想为：在学习概率模型时，所有可能的模型中熵最大的模型是最好的模型；若概率模型需要满