贷款违约数据集含有 年龄、教育、工龄、地址、收入、负债率、信用卡负债、其他负债以及违约情况的字段。通过各特征来判断用户的违约情况。用到的技术模型如下 逻辑回归 面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。 k近邻法（k-nearest neighbor，k-NN） 一种基本的分类和回归方法，是监督学习方法里的一种常用方法。k近邻算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例类别，通过多数表决等方式进行预测。 决策树 一种基于树结构来进行决策的分类算法，我们希望从给定的训练数据集学得一个模型（即决策树），用该模型对新样本分类。决策树可以非常直观展现分类的过程和结果，一旦模型构建成功，对新样本的分类效率也相当高。 SVM(Support Vector Machine) 中文名为支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。 模型评估 可以根据混淆矩阵。得到其Accuracy准确率以及F1 score

K最邻近法KNN分类算法（单点、多点分类预测），内含数据和matlab代码，可运行。

基于KNN的室内运动时间序列分类项目源码+数据+超详细注释 通过布置在不同房间的传感器获取到穿戴设备的人的移动数据，预测人的移动轨迹（人在哪个房间），场景见文件夹内示意图 内容包含： 1.数据说明见IndoorMovement\数据说明.txt 2.如何用pandas加载csv，并且画数数据的折线图，柱状图 3.用最小二乘法对数据进行线性拟合，并画出图像 4.数据特征工程:所有MovementAAL_RSS文件中最小的文件包含19条数据，所以默认以19作为数据集维度，故每个文件取最后19条，根据MovementAAL_DatasetGroup中的分组对应关系，将MovementAAL_RSS作为输入，MovementAAL_target作为输出，将文件按关联关系拼成train和test集合 5.将构建好的，维度为19的数据分别代入7种模型进行评估准确性，7种模型分别为LogisticRegression，KNN，DecisionTreeClassifier，SVM，RandomForestClassifier，GradientBoostingClassifier

基于KNN实现使用脑电波预测眼睛睁闭项目源码+数据+超详细注释 任务：根据获取的脑电波的数据，预测人的眼睛是睁开的开始闭上的 内容包含： 1.做数据基本预览时发现数据有部分异常值存在 2.对数据异常值进行处理，当数据值超过三倍标准差时，作为异常值删除掉 3.使用K折交叉重构数据，以便对数据进行重复验证，令K=10，将数据分成10组 4.用KNN模型对数据进行预测，model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)表示设置KNN的参数K=3 5.本文后续讨论了对于有时间序列特点的数据使用KNN可能具有的缺陷，对打乱顺和正常顺序的数据进行预测结果是有较大差异的，因为KNN是找到最相似的数据聚类，但对于具有时间序列特征的数据，在高频取数的数据集中，连续时间上相邻的数据一定是最为相似的。

这个一个knn实例数据-详情请参考我的一篇博客。。。。。。

物流人工智能_机器学习

KNN底层实现

这是《机器学习实战》书中KNN算法的笔记

knn算法matlab实现，较简单，大家多指导指导

MATLAB实现KNN、SA-KNN（模拟退火优化）、GOA-KNN（蝗虫优化算法）分类预测对比（完整源码和数据） 数据为多特征分类数据，输入多个特征，分三类。 运行环境MATLAB2018b及以上。