KNN
电信行业客户流失预测：KNN、朴素贝叶斯、逻辑回归、LDA/QDA、随机森林、支持向量机、CART、神经网络
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34635 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Lingzi Lu 客户流失是一个存在于各个行业的严重问题，这一问题也同样受到众多电信服务提供商的关注——因为获得一个新客户的成本远远超过保留一个老客户的成本。因此，探索可能对客户流失产生重要影响的 ......
机器学习中的算法——K最邻近算法(KNN)
1.KNN算法的定位 KNN算法属于分类算法，所以它是有监督学习里面的一部分，且属于有监督学习里的分类问题 KNN的计算量很大 KNN理论上比较成熟且算法简单易懂，易实现 2.KNN算法的核心 简单地说 “近朱者赤，近墨者黑” 进行分类的时候，即将被分类的这个样本的附近（特征空间中最邻近）离它最近的 ......
[机器学习复习笔记] KNN（k近邻）
KNN 1. KNN 算法 （\(k\) 近邻） \(k\) 近邻学习 (\(\text{k-nearest} \; \text{neighbor}, \; k\text{-NN}\)) 是一种常用的监督学习方法，思路非常简单：给定一个样本数据集，对于每个输入的测试样本，在训练集中找到与该测试样本 ......
PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=26219 最近我们被客户要求撰写关于银行机器学习的研究报告，包括一些图形和统计输出。 该数据与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。通常，需要与同一客户的多个联系人联系，以便访问产品（银行定期存款）是否会（“是”）或不会（“否”）订阅 ......
基于knn的图片识别
基于KNN的图片识别 KNN算法介绍 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25994179 项目简介 使用numpy和opencv实现的一个简易的knn图片识别模块 项目结构 - code: 存放代码 - create_collection.py: 创建数据集功能， 会将img ......
Python用KNN（K-近邻）回归、分类、异常值检测预测房价、最优K值选取、误差评估可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33917 原文出处：拓端数据部落公众号 KNN是一种非参数学习算法，这意味着它不会对底层数据做出任何假设。这是一个非常有用的特性，因为大多数客户的数据并不真正遵循任何理论假设，例如线性可分性，均匀分布等等。 何时应使用KNN？ 假设您想要租一间公 ......
数据分享|Python决策树、随机森林、朴素贝叶斯、KNN（K-最近邻居）分类分析银行拉新活动挖掘潜在贷款客户|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23518 最近我们被客户要求撰写关于银行拉新活动的研究报告，包括一些图形和统计输出。 项目背景：银行的主要盈利业务靠的是贷款，这些客户中的大多数是存款大小不等的责任客户（存款人）。银行拥有不断增长的客户 该银行希望增加借款人（资产客户），开展更多的 ......
Python信贷风控模型：梯度提升Adaboost,XGBoost,SGD, GBOOST, SVC,随机森林, KNN预测金融信贷违约支付和模型优化|附代码数
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26184 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变 ......
KNN算法之超参数
超参数和模型参数 超参数是指运行机器学习算法之前要指定的参数 KNN算法中的K就是一个超参数 模型参数：算法过程中学习的参数 KNN算法没有模型参数 调参是指调超参数 如何寻找好的超参数 领域知识 经验数值 实验搜索 寻找最好的K 数据准备 from sklearn.neighbors import ......
机器学习之KNN算法入门
简介 k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。 它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据 ......
Python信贷风控模型：梯度提升Adaboost,XGBoost,SGD, GBOOST, SVC,随机森林, KNN预测金融信贷违约支付和模型优化|附代码数
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26184 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变 ......
监督学习-分类算法-KNN
定义：KNN最核心的功能“分类”是通过多数表决来完成的，具体方法是在待分类点的K个最近邻中查看哪个类别占比最多。哪个类别多，待分类点就属于哪个类别 如果选择K=3，那么模型将考虑目标数据点的3个最近邻居， 对于图像的分类。他的邻居是什么 每个图像样本通常会被表示为一个特征向量，其中每个特征可以代表图 ......
数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类葡萄酒交叉验证ROC|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=27384 最近我们被客户要求撰写关于葡萄酒的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，数据包含有关葡萄牙“Vinho Verde”葡萄酒的信息 介绍 该数据集（查看文末了解数据获取方式）有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、挥发性酸度 ......
机器学习算法原理实现——k近邻算法 KNN
K近邻算法是一种基于距离度量的数据分类模型，其基本做法是首先确定输入实例的[插图]个最近邻实例，然后利用这[插图]个训练实例的多数所属的类别来预测新的输入实例所属类别。 k最近邻（k-nearest neighbors，KNN）算法是一种基本的分类和回归算法。其基本原理如下：1. 训练阶段：将训练样 ......
Python信贷风控模型：Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=26184 最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变化？ 有25个变量： ID： ......
基于 Easysearch kNN 搭建即时图片搜索服务
## 环境准备 启动 **Easysearch** 服务: ```sh # Make sure your vm.max_map_count meets the requirement sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144 docker run -it --rm ......
基础版本：用KNN算法实现预测facebook签到位置模型的训练
实现模型的训练一般的流程便是 # 导包 # 导入数据 # 数据处理 # 特征工程 # KNN算法预估流程 # 模型评估 接下来便实现以上流程 实现该模型训练我们需要导入一下的函数 1 # 导包 2 3 import pandas as pd # 使用其文件操作 4 from sklearn.prep ......
基于KNN近邻分类的情感识别算法matlab仿真
1.算法理论概述 情感识别是自然语言处理领域中的一个重要研究方向。本文介绍了一种基于KNN近邻分类的情感识别算法，该算法使用词袋模型提取文本特征向量，计算文本特征向量之间的距离，并使用加权投票的方法确定待分类文本的情感类别。本文详细介绍了算法的数学模型和实现步骤，并通过实验验证了算法的准确率。 情感 ......
INFINI Labs 产品更新 | Easysearch 新增 kNN 搜索功能、Console 支持 LDAP 认证登录等
INFINI Labs 产品又更新啦~，包括 Easysearch v1.3.0、Gateway v1.16.0、Console v1.4.0、Agent v0.5.1。本次产品更新了许多实用新特性，其中 Easysearch 增加了 kNN 搜索模块，通过相似度判断来根据查询向量查找 K 个邻近的 ......
Python信贷风控模型：Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付|附代码数据
要求撰写关于信贷风控模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变化？ 有25个变量： ID： 每个客户的ID LIMIT_BAL： 金额 SEX： 性别（1 =男，2 = ......
3.3 模型选择和调优(KNN)
# 1.什么是交叉验证(cross validation) 交叉验证：将拿到的训练数据，分为训练和验证集。以下图为例：将数据分成5份，其中一份作为验证集。然后经过5次(组)的测试，每次都更换不同的验证集。即得到5组模型的结果，取平均值作为最终结果。又称5折交叉验证。 我们之前知道数据分为训练集和测试 ......
3.2 KNN算法(k-近邻算法)
# 1.什么是k-近邻算法 例如：  >**如果你不知道你现在在哪，你可以通过你和你的邻居的距离推算出你的 ......
Python信贷风控模型：Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付|附代码数据
图形和统计输出。 在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变化 有25个变量： ID： 每个客户的ID LIMIT_BAL： 金额 SEX： 性别（1 =男，2 =女）4.教育程度：（1 =研究生，2 =本科， ......
Python信贷风控模型：Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=26184 最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变化？ 有25个变量： ID： ......
机器学习-KNN算法
##### 1. 算法原理（K-Nearest Neighbor） - 本质是通过距离判断两个样本是否相似，如果距离够近就认为他们足够相似属于同一类别 - 找到离其最近的 k 个样本，并将这些样本称之 为「**近邻**」(nearest neighbor)。 - 对这 k 个近邻，查看它们的都属于何 ......
第四课 KNN最近邻算法
中国有句俗语“近朱者赤，近墨者黑”，这句话非常精准地点出了KNN最近邻算法的精髓。 1、算法思想 KNN算法在分类任务和回归任务上有稍许不同，但主流程是相同的，下面分别阐述。 1）分类任务 对于某个待分类点P，先找出距离P点最近的N个邻居，然后使用投票的方式统计出P点对应的分类，即统计这N个邻居分属 ......
week14_KNN
# 引言 ## K近邻算法介绍 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别，那么该样本也属于这个类别 求两点之间的距离，看距离谁是最近的，以此来区分我们要预测的这个数据是属于哪个分类 和深度学习方法(1D, 2D, 3D-CNN)。另外，HSI_Classification_Mod ......