人工智慧 - 機器學習進階 - KNN算法

2021-02-19 SiKi

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> 課程簡介與內容

KNN算法

分類

回歸

多票表決

加權平均

歐式距離

餘弦相似度

 

K值的選擇

相似度的計算

決策方式

KNN的優化

KD-Tree原理

專家系統

KD-Tree構建

使用代碼可視化KD-Tree

KNN案例

分類

回歸

Sklearn中的KNN

KNN做決策的可視化

手寫KNN代碼

神秘小案例~

課程目錄

000 - 課程演示

101 - KNN算法

102 - KNN算法理論

103 - KNN算法三個核心

201 - 生成數據繪製散點圖

202 - KNN算法流程

203 - 分析KNN算法流程

204 - 待測樣本的準備

205 - 計算待測樣本點到所有樣本的距離

206 - Argsort函數進行排序

207 - 完成KNN的算法

208 - KNN解決回歸問題

209 - 加權表決法

210 - KNN算法的K值選擇

211 - 相似度的測量方法

212 - 為什麼會用到KD樹

213 - 專家系統

214 - 如何區分一個物品

215 - 如何構建KD樹

216 - 構建KD樹的步驟

217 - 計算方差

218 - KD樹的構造與空間劃分

219 - KD樹查找最近鄰的方式

220 - KNN算法需要掌握的一些知識

220_1 - KD樹畫圖構建代碼思路

220_10 - 人工算KD樹_2

220_11 - 為什麼KD樹可以加快查找最近鄰

220_2 - KD樹畫圖代碼

220_3 - 排序並且獲得中位數

220_4 - 繪製第一條垂直的線

220_5 - 遞歸調用

220_6 - 畫垂直於Y的線

220_7 - 完成第一層的遞歸

220_8 - 完成KD樹的空間樹代碼

220_9 - 人工算KD樹

221 - Sklearn中的KNN

222 - KNN算法的創建

223 - MeshGrid創建網格

224 - KNN預測

225 - 2分類問題的解決

226 - 查看多分類的決策邊界

227 - 創建網格

228 - 查看多分類的決策邊界

229 - 使用KNN算法做回歸

230 - 線性回歸做回歸

231 - KNN做回歸代碼

232 - 對比線性回歸與KNN回歸

233 - 射頻指紋定位案例

234 - 數據集的說明

235 - 獲得X的數據

236 - 預測人物的經度信息

237 - 經度之間的一些差異

238 - 數據可視化

239 - 子圖如何顯示

240 - 不同K值對擬合優度的影響

241 - K值不斷增大擬合優度減小

242 - 總結KNN算法

243 - 總結KNN算法

301 - 碩士小論文使用KNN算法射頻指紋定位

302 - 手動搭建KNN算法

303 - 列表推導式

304 - 預測一個樣本點

305 - 計算兩個樣本點的距離

306 - 查看兩個樣本點

307 - 計算待測樣本點到第一個值的距離

308 - 說明問題所在

309 - 拿到距離和樣本Y值

310 - 轉換為Numpy中的數組

311 - 通過前K個樣本點預測Target

312 - 決策方式-加權平均

313 - 加權平均預測的Y值

314 - 再來一個點找找出問題所在

315 - 解決Bug

316 - 使用Softmax函數做加權操作

317 - Softmax函數轉換概率

318 - 完成Softmax函數優化

319 - 書寫KNN的評分函數

320 - 完成KNN的評分函數

321 - 創建三個決策方式

322 - 查看三種方式的分數

323 - 解決DataFrame取值的問題

324 - 計算夾角餘弦值

325 - 拿到兩個向量

326 - 計算餘弦相似度

327 - 選擇Cos值最大的前K個樣本

328 - 測試Cos與Softmax的擬合優度

329 - 寫程序查看各個的效果

330 - 查看全部的效果

331 - 計算每個模型的評分

332 - 書寫畫圖的橫坐標

333 - 完成KNN算法等待代碼的結果

觀看地址：

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