搜索资源列表
kNN
- 这是一个Knn分类算法的Python实现，Matlab中有类似的函数-knn classifer
kNN
- 这是一个分类算法，用python实现的。是一个很普遍但很好的分类。大家可以借鉴一下-This is a classification algorithm, using python implementation. Is a very common but very good classification. We can learn it
knn(python)
- k邻近值算法，用python实现的，带有测试数据，可以完整实现，亲测有效-k adjacent values algorithm, implemented in python, with test data, can achieve complete, effective pro-test
KNN
- 基于Python的算法，主要实现KNN算法。-The algorithm based on Python,which mainly realized the function of KNN.
knn
- 最简单的机器学习分类方法knn算法的python实现-The easiest method of machine learning classification algorithm python achieve knn
Python
- 实现KNN算法，通过输入参数K，找出临近K个点的类别，通过少数服从多数的原则，判别输入个体的类别。-Achieve KNN algorithm, K input parameters to identify categories near the K-point, through the principle of majority rule, determine an individual category input.
knn
- 代码通过python2实现KNN算法，文件夹中包含使用数据及其使用代码。在python2中能很好的运行(Code through python2 to achieve KNN algorithm)
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
- knn的核心算法，包含knn的各种实现，并且附带了python版本(main part of knn programe)
KNN
- 通过K-NN（K临近）算法，python语言实现glass数据集的分类，压缩包里包括glass.txt数据集。(The classification of glass data sets by KNN algorithm)
knn
- python语言编写的，利用KNN实现分类以及梯度下降算法。(Use kNN to classify)
kNN
- KNN实现python实现代码，结合数字数据集，实现数字的分类任务。(KNN implements the python implementation code and combines the digital data set to realize the classification task of the digital.)
KNN
- KNN神经网络的实现使用python编程语言，以及应用示例(KNN relizations and application)
KNN人脸识别
- 使用KNN算法实现的人脸识别程序，KNN是机器学习里的K最近邻算法。(face recognition of KNN using python)
stacking
- kaggle digitrecognizer MNIST by stacking some machine learning method, such like GBM(Gradient Boosting Method), LR, Extra Randomized Trees, Random Forest,KNN,etc.用stacking的方法实现手写数字识别MNIST。(kaggle digitrecognizer MNIST by stacking some machine learnin
机器学习常用方法
- 机器学习常用方法的python实现，包括PCA，随机森林，决策树，层次聚类，kmeans，KNN，线性感知机等(Python implementation of common machine learning methods, including PCA, random forest, decision tree, hierarchical clustering, kmeans, KNN, linear perceptron, etc.)
Ch02
- 机器学习KNN算法的Python实现，包含测试数据集(KNN algorithm in machine learning,in python)
kNN
- 用python构建相关函数实现K近邻算法并进行简单运用。(Build a function in python to implement K neighbor algorithm.)
KNN python
- 关于K近邻算法的简单实现和一些例子，其中包括手写数字的识别(Simple implementation of K nearest neighbor algorithm and some examples)
kNN
- 手势识别源代码，需要百度下载training和test（训练集和测试集）能够实现手写0-9数字的识别，并在40秒以内完成(Python.number recognition.)