机器学习实战第2章k-近邻算法博客同步配套代码

Python tutorial NumPy learning (2nd edition) supporting code

机器学习的基本过程 西洋跳棋程序的具体学习过程 决策树学习 信息增益 基本的决策树学习算法——ID3算法 ID3算法举例 人工神经网络 MP模型 布尔函数的神经元实现 神经网络学习机制:有监督学习方式

机器学习第1章引言

k-近邻算法的python实现,输入元素为列表,可以根据需要自己手工创建训练样本集,注释比较清晰

k近邻的matlab的代码,在matalb运行a文件即可

主要为大家详细介绍了python实现K最近邻算法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

本程序在Windows平台下由vs2017编写，经过测试完全能用。本程序根据knn算法的具体原理，实现了一个程序。程序接受用户输入的两个坐标值，在指定的路径下读文件，随后遍历文件搜寻k个最接近的距离。

利用C语言编写的数据挖掘算法——K-近邻算法（KNN）。KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的思路是：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

KNN的MATLAB实现，基于特殊的SONAR数据，M文件，MATLAB源代码

可以直接运行的Python程序，里面包含了数据集和测试集，有利于初学者入门。