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使用KNN、朴素贝叶斯、SVM、线性回归等算法解决简单的分类问题 源码中包括线性归回算法、KNN算法、朴素贝叶斯算法及SVM算法的使用方法演示，以及对数据的预处理、训练建模过程。 实现对水果数据集的分析，最终将同类水果进行分类。

说明： 在特征空间中查找K个最相似或者距离最近的样本，然后根据K个最相似的样本对未知样本进行分类。通过训练集和测试集给出算法的正确率。 要求： 测试集必须采用真实的数据，不能自己生成，特征向量的维度大于3 环境： VS2019+CUDA10 报告预览：https://img-blog.csdnimg.cn/06648f1d21e44f30bac2b3c2c979d5bb.png 附录：https://img-blog.csdnimg.cn/cc09186f72524b05a626d2de6b8fa3c7.png

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莺尾花源码，其中包含： 逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、KNN

本资源是关于人工智能领域K近邻算法(KNN)的实例演示-鸢尾花识别-使用excel分辨鸢尾花种类，内容详细解读KNN如何解决分类问题，为大众提供一种解决问题的全新方法。内含各大公式作用指导，帮助大家进一步理解何为KNN。

PYTHON机器学习——KNN（k近邻算法） 代码实现 首先，导入需要用到的包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 初始化模拟数据集和对应的分类 data_x=[[1.15,2.34], [1.55,2.47], [3.78,4.98], [3.34,4.56], [2.22,2.34]] data_y=[1,1,0,0,1] X_train=np.array(data_x) Y_train=np.array(data_y) 画图看一下两类数据在图上的分布情况

linux下书写识别小测试，使用knn,dwt算法，基于QT．提高识别率可扩展练习库．

matlab关于knn的代码 重新整理了定位相关代码，位置指纹法可参考： 对应的Github地址： 一个精简的knn定位算法（包含数据集，可直接运行） 文件说明 文件 说明 data.mat 数据集 knn_positioning_simulation.m 算法代码 使用说明 在matlab里，将这两个文件放入同一个文件夹中，运行nn_positioning_simulation。 运行结果如图： 蓝色的线b-o是真实路径，红星r*是定位算出的位置。 命令行显示KNN平均误差。 Q&A 请问楼主建立RM的20*15的空间是怎么分布的，是空旷的空间？还是哪儿有墙体 有墙，20*15*3m的空旷房间，数据是用射线跟踪仿真出来的，考虑直射路径和六条一次反射路径。 指纹数据库中坐标是不是就是行数和列数？ 可以近似这么认为。实际是20m*15m的区域，坐标就是坐标，把20*15的区域划分成网格，那些网格点（不包含边界）就是19*14个，这个就对应于指纹库中的行数和列数。 在求knn_x,knn_y为啥公式不一样，都用MOD不可以吗？ 我把欧式距离reshape成了一维的，然后再排的序，这个一维数

预防心脏病变得非常必要。良好的数据驱动的心脏病预测系统可以改善整个研究和预防过程，确保更多的人可以过上健康的生活。这就是机器学习发挥作用的地方。机器学习有助于预测心脏疾病，而且做出的预测相当准确。 该项目涉及对心脏病患者数据集进行分析，并进行适当的数据处理。然后，训练不同的模型，并使用不同的算法KNN、决策树、随机森林进行预测