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Python人工智能
人工智能 - 机器学习进阶 - KNN算法
324
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人工智能 - 机器学习进阶 - KNN算法
制作完成于2020-6-16
价格
¥
198.00
学习有效期
永久有效
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该课程属于
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全部任务
资料.zip
000 - 课程演示
101 - KNN算法
102 - KNN算法理论
103 - KNN算法三个核心
201 - 生成数据绘制散点图
202 - KNN算法流程
203 - 分析KNN算法流程
204 - 待测样本的准备
205 - 计算待测样本点到所有...
206 - Argsort函数进...
207 - 完成KNN的算法
208 - KNN解决回归问题
209 - 加权表决法
210 - KNN算法的K值选择
211 - 相似度的测量方法
212 - 为什么会用到KD树
213 - 专家系统
214 - 如何区分一个物品
215 - 如何构建KD树
216 - 构建KD树的步骤
217 - 计算方差
218 - KD树的构造与空间划...
219 - KD树查找最近邻的方...
220 - KNN算法需要掌握的...
220_1 - KD树画图构建代...
220_2 - KD树画图代码
220_3 - 排序并且获得中位...
220_4 - 绘制第一条垂直的...
220_5 - 递归调用
220_6 - 画垂直于Y的线
220_7 - 完成第一层的递归
220_8 - 完成KD树的空间...
220_9 - 人工算KD树
220_10 - 人工算KD树_...
220_11 - 为什么KD树可...
221 - Sklearn中的K...
222 - KNN算法的创建
223 - MeshGrid创建...
224 - KNN预测
225 - 2分类问题的解决
226 - 查看多分类的决策边界
227 - 创建网格
228 - 查看多分类的决策边界
229 - 使用KNN算法做回归
230 - 线性回归做回归
231 - KNN做回归代码
232 - 对比线性回归与KNN...
233 - 射频指纹定位案例
234 - 数据集的说明
235 - 获得X的数据
236 - 预测人物的经度信息
237 - 经度之间的一些差异
238 - 数据可视化
239 - 子图如何显示
240 - 不同K值对拟合优度的...
241 - K值不断增大拟合优度...
242 - 总结KNN算法
243 - 总结KNN算法
301 - 硕士小论文使用KNN...
302 - 手动搭建KNN算法
303 - 列表推导式
304 - 预测一个样本点
305 - 计算两个样本点的距离
306 - 查看两个样本点
307 - 计算待测样本点到第一...
308 - 说明问题所在
309 - 拿到距离和样本Y值
310 - 转换为Numpy中的...
311 - 通过前K个样本点预测...
312 - 决策方式-加权平均
313 - 加权平均预测的Y值
314 - 再来一个点找找出问题...
315 - 解决Bug
316 - 使用Softmax函...
317 - Softmax函数转...
318 - 完成Softmax函...
319 - 书写KNN的评分函数
320 - 完成KNN的评分函数
321 - 创建三个决策方式
322 - 查看三种方式的分数
323 - 解决DataFram...
324 - 计算夹角余弦值
325 - 拿到两个向量
326 - 计算余弦相似度
327 - 选择Cos值最大的前...
328 - 测试Cos与Soft...
329 - 写程序查看各个的效果
330 - 查看全部的效果
331 - 计算每个模型的评分
332 - 书写画图的横坐标
333 - 完成KNN算法等待代...
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