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knn
- knn分类器，能进行包括从网页下载、提取网页文本、文本分词、构建vsm、到knn分类的所有功能。开发语言为C++。-The knn classifier can download, extract from the web page text, the text word build vsm, knn classification.
knn
- knn算法实现 采用的是 机器学习数据库中的Letter Recognition Data Set-The KNN algorithm is used to achieve the UCI Machine Learning Repository: Letter Recognition Data Set
network2
- 初学机器学习，第一步是做一个简单的手写数字识别，我选用的是MNIST数据集（用其他数据集也可以，原理都差不多），算法是KNN（下载库直接调用函数，算法的具体实现没有过多关心）。在网上也看到过MNIST数据集的Python代码，但是感觉有些复杂，作为初学者见到那么多代码就头大……这里分享一下我的代码，虽然并不完善，但是可以为其他初学者提供一点简单的思路吧。(Learning machine learning, the first step is to do a simple handwritten
knn_Wine-master
- 对于KNN算法对于wine数据集的分类，用matlab语言编写(The classification of the KNN algorithm for the wine data set)
室内定位
- 通过各种不同的算法实现室内高精度定位，比如说KNN，随机森林，SVM，等等。(Indoor high-precision positioning is achieved by various algorithms, such as KNN, random forest, SVM, and so on.)
基于php的KNN算法实例
- kNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法。最简单平凡的分类器也许是那种死记硬背式的分类器，记住所有的训练数据，对于新的数据则直接和训练数据匹配，如果存在相同属性的训练数据，则直接用它的分类来作为新数据的分类。用这种算法可以完成最简单的机器学习算法，适合参加科技比赛和演示