python机器学习实战之最近邻kNN分类器

机器学习实战（python实现)

机器学习算法Python实战线性回归代价函数梯度下降算法均值归一化运行结果Scikit-learn线性回归模型逻辑回归代价函数梯度正则化S型函数 (Sigmoid)多项式

使用最近邻特征线作为距离度量工具实现样本识别

参考一书第二章k近邻算法，第二节【使用k近邻算法改进约会网站的配对效果】所写成。

一个KNN算法，用于数据挖掘，是数据挖掘分类技术中最简单方法之一，属于有监督的学习算法。

用matlab写的代码，采用KNN实现多分类，代入数据就可以成功运行！

PyNNDescent 一个Python近似最近邻实现

机器学习实战之分类算法,机器学习就是将无序的数据转化为有用的信息。一个实例有 n 个特征,由 n 列组 成。机器学习最主要的任务就是分类,另一个就是回归,回归中比较典型的就是 线性拟合。分类和回归都属

本人第一次学习机器学习实战第二章,花了一天的时间研究了kNN算法,将书内的程序写了一遍,变为python3.7适用版本,该压缩包内包含程序与数据,理论上来说直接可以运行的那种

基于K最近邻分类的无线传感器网络定位算法