这是《机器学习实战》书中KNN算法的笔记

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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。

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Tracking an unknown number of targets given noisy measurements from multiple sensors is critical to autonomous driving. Rao- Blackwellized particle ltering is well suited to this problem. Monte Carlo sampling is used to determine whether measurements are valid, and if so, which targets they originate from. This breaks the problem into single target tracking sub-problems that are solved in closed form (e.g. with Kalman ltering). We compare the performance of a traditional Kalman lter with that of a recurrent neural network for single target tracking. We show that LSTMs outperform Kalman ltering for single target prediction by 2x. We also present a unique model for training two dependent LSTMs to output a Gaussian distribution for a single target prediction to be used as input to multi-target tracking. We evaluate the end to end performance of an LSTM and a Kalman lter for simultaneous multiple target tracking. In the end to end pipeline, LSTMs do not provide a signicant improvement.

文章【模式识别2】KNN相关部分代码。能够将原来的ORL数据集划分训练集和验证集，并输入改进的KNN算法（WK-NNC）进行识别。KNN（K-Nearest Neighbor，K最近邻）算法可以用于分类和回归任务，是一种监督学习算法。它的主要思路是，如果一个样本在特征空间中的K个距离最近的样本中大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

项目3：多分类 作者：Khyatee Desai和David Shin 概述 Spotify一直在寻求创建其他功能和播放列表，以使用户发现来自不同流派和时代的新歌手。 新增内容可能会导致现有用户续订该应用程序的每月订阅，并希望扩展其音乐种类。 以下分析旨在证明音乐可以根据其音乐属性所源自的时间段进行分类。 通过类型分类发现新歌手不仅使用户受益，而且使歌手和Spotify受益。 未知的艺术家将从更多的发现方法中受益，Spotify可能获得更多的收入和更多的数据。 业务问题 要开发最佳功能和播放列表，我们需要了解在按时间段对音乐进行分类时哪些功能最重要。 创建新功能可能会推动客户续订并吸引新用户的兴趣。 数据 我们使用的主要数据集包含1921-2020年间歌曲属性。 Spotify数据包含每个轨道的音频功能，如下所示： 钥匙 值类型 值说明 duration_ms 整型 轨道的持续时间（以

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摘要：本模型应用多元线性回归与sigmoid函数输出相结合的方法，根据鸟类的翅展和身长完成对鸟类种类（A类、B类）的预测。首先对数据进行可视化处理，近似地估计自