KNN算法小例子看不懂
KNN算法小例子看不懂??
给样本数据集T={2,4,10,12,3,20,22,21,11,24} t={18},K=4 1. N={2,4,10,12},d1=16,d2=14,d3=8,d4=6 2.d={3},比较*-|🐹,N={4,10,12,3},d1=14,d2=8,d3=6,d4=15 3.d={20},比较🐰-🐨,N={4,10,12,20},d1=14,d2=8,d3=6,d4=2 4.d={22},比较🌧__*🐕,N=等会说🦉♥_-🌵。
需要深入学习数据挖掘的理论基础🐺-|😾🦁,包括关联规则挖掘(Apriori和FPTree)🤪——😦、分类算法(C4.5🌲🪡_😰、KNN🐹-——🌷*、Logistic Regression🐈__🌷、SVM等) 🌷🏆|🦐🌨、聚类算法(Kmeans🎇|🐯🦑、Spectral Clustering)🎲😥——|🐺。目标可以先吃透数据挖掘10大算法各自的使用情况和优缺点🎐👻——🤩♦。相对SAS🐈😬——-🦈🧩、SPSS来说R语言更适合科研人员The R Project for Statistical Computing,因为R软件是完有帮助请点赞🤢——💐。
给样本数据集T={2,4,10,12,3,20,22,21,11,24} t={18},K=4 1. N={2,4,10,12},d1=16,d2=14,d3=8,d4=6 2.d={3},比较*-|🐹,N={4,10,12,3},d1=14,d2=8,d3=6,d4=15 3.d={20},比较🐰-🐨,N={4,10,12,20},d1=14,d2=8,d3=6,d4=2 4.d={22},比较🌧__*🐕,N=等会说🦉♥_-🌵。
需要深入学习数据挖掘的理论基础🐺-|😾🦁,包括关联规则挖掘(Apriori和FPTree)🤪——😦、分类算法(C4.5🌲🪡_😰、KNN🐹-——🌷*、Logistic Regression🐈__🌷、SVM等) 🌷🏆|🦐🌨、聚类算法(Kmeans🎇|🐯🦑、Spectral Clustering)🎲😥——|🐺。目标可以先吃透数据挖掘10大算法各自的使用情况和优缺点🎐👻——🤩♦。相对SAS🐈😬——-🦈🧩、SPSS来说R语言更适合科研人员The R Project for Statistical Computing,因为R软件是完有帮助请点赞🤢——💐。
需要深入学习数据挖掘的理论基础🦜🐕|——🌨🤐,包括关联规则挖掘(Apriori和FPTree)🕊🦋|-🥋♣、分类算法(C4.5🥇————🦛、KNN⛳__🐨🐇、Logistic Regression🍃🪴-_🥅、SVM等) 🐣🙀_*、聚类算法(Kmeans😚|🦟、Spectral Clustering)🐹🌻-|🌘。目标可以先吃透数据挖掘10大算法各自的使用情况和优缺点🥏👻——🌗🤿。相对SAS💀_🐊*、SPSS来说R语言更适合科研人员The R Project for Statistical Computi后面会介绍🐄🦈||🐓🐍。
1🦤|_🤓、机器学习常见算法🖼|🐵、sklearn数据集的使用🐗😒|_🦚🎏、字典特征抽取😭😼__🐺🐷、文本特征抽取🌹|——👿、归一化🤨🪀|🖼、标准化🪁|🦏、数据主成分分析PCA*_🐰🐈、KNN算法🎾⛈——🐙🥇、决策树模型😕_-🕊♠、随机森林🍁|🐘🧧、线性回归及逻辑回归模型和算法🐗🦏__♠🐟。熟悉机器学习相关基础概念🦇——|🦝🐸,熟练掌握机器学习基本工作流程🌦🥏-🦉🎇,熟悉特征工程🐷|_*🪆、能够使用各种常见机器学习算法模型解决分类🪶🙉|-🃏、回归🤠|——👺😚、聚类等问题♟——*❄💥。2🦡_😝🌧、Tenso等会说🐆🏉_🦅🌧。
怎样学习大数据???
Sqoop🐏⛈——|*🤗:这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的🐨_🐾。当然你也可以不用这个🙁🍃——*🐾,直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的😧-🪰🦇,当然生产环境中使用要注意Mysql的压力🦂_*🎏。Hive😊🤭--🦃:这个东西对于会SQL语法的来说就是神器🐪_|🐲*,它能让你处理大数据变的很简单*🥌|——🐔🦟,不会再费劲的编写MapReduce程序🐄🦓——🐉。有的人说Pig那?它和后面会介绍💀🤡_|🦎。
需要深入学习数据挖掘的理论基础🐑__🐊🐜,包括关联规则挖掘(Apriori和FPTree)🐡🐜_-🙁、分类算法(C4.5🦇*|——🎋🐽、KNN🙊🕷-🌚🌙、Logistic Regression🐒——👻、SVM等) 🦟😯——🐃🎽、聚类算法(Kmeans🐊🐞-🦄、Spectral Clustering)🍀🪶||🌿。目标可以先吃透数据挖掘10大算法各自的使用情况和优缺点🦁🪱——-🏵。相对SAS🐅🎄||🪰🐼、SPSS来说R语言更适合科研人员The R Project for Statistical Computing,因为R软件是是什么😶_-🎲⛈。
如何系统地学习数据挖掘??
科研单位🙊🐇-|🎋、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用🐂🌚-🌦。二😤_——🤖、说说各工作领域需要掌握的技能🐳🦂|🐭。(1).数据分析师需要有深厚的数理统计基础🦎|🎍👽,但是对程序开发能力不做要求🌕_——🎈。需要熟练使用主流的数据挖掘(或统计分析)工具如Business Analytics and Business Intelligence Software(SAS)🦃-|🕊、SPSS🌼🐽-_😊、..
需要深入学习数据挖掘的理论基础🐇🧿|🧩,包括关联规则挖掘(Apriori和FPTree)🦋🐈|🦜、分类算法(C4.5🤩_🪡🎾、KNN😊——🎀、Logistic Regression😠🦙_——🐣、SVM等) 🐂-*、聚类算法(Kmeans🐷♣|😩🤒、Spectral Clustering)🪰__😱。目标可以先吃透数据挖掘10大算法各自的使用情况和优缺点😎*_|🌪。相对SAS🎾-😮、SPSS来说R语言更适合科研人员The R Project for Statistical Computing,因为R软件是还有呢?