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人工智能 - 机器学习进阶 - KNN算法
第36任务： 220_11 - 为什么KD树可以加快查找最近邻
查看课程
任务列表
第1任务： 资料.zip
第2任务： 000 - 课程演示
第3任务： 101 - KNN算法
第4任务： 102 - KNN算法理论
第5任务： 103 - KNN算法三个核心
第6任务： 201 - 生成数据绘制散点图
第7任务： 202 - KNN算法流程
第8任务： 203 - 分析KNN算法流程
第9任务： 204 - 待测样本的准备
第10任务： 205 - 计算待测样本点到所有样本的距离
第11任务： 206 - Argsort函数进行排序
第12任务： 207 - 完成KNN的算法
第13任务： 208 - KNN解决回归问题
第14任务： 209 - 加权表决法
第15任务： 210 - KNN算法的K值选择
第16任务： 211 - 相似度的测量方法
第17任务： 212 - 为什么会用到KD树
第18任务： 213 - 专家系统
第19任务： 214 - 如何区分一个物品
第20任务： 215 - 如何构建KD树
第21任务： 216 - 构建KD树的步骤
第22任务： 217 - 计算方差
第23任务： 218 - KD树的构造与空间划分
第24任务： 219 - KD树查找最近邻的方式
第25任务： 220 - KNN算法需要掌握的一些知识
第26任务： 220_1 - KD树画图构建代码思路
第27任务： 220_2 - KD树画图代码
第28任务： 220_3 - 排序并且获得中位数
第29任务： 220_4 - 绘制第一条垂直的线
第30任务： 220_5 - 递归调用
第31任务： 220_6 - 画垂直于Y的线
第32任务： 220_7 - 完成第一层的递归
第33任务： 220_8 - 完成KD树的空间树代码
第34任务： 220_9 - 人工算KD树
第35任务： 220_10 - 人工算KD树_2
第36任务： 220_11 - 为什么KD树可以加快查找最近邻
第37任务： 221 - Sklearn中的KNN
第38任务： 222 - KNN算法的创建
第39任务： 223 - MeshGrid创建网格
第40任务： 224 - KNN预测
第41任务： 225 - 2分类问题的解决
第42任务： 226 - 查看多分类的决策边界
第43任务： 227 - 创建网格
第44任务： 228 - 查看多分类的决策边界
第45任务： 229 - 使用KNN算法做回归
第46任务： 230 - 线性回归做回归
第47任务： 231 - KNN做回归代码
第48任务： 232 - 对比线性回归与KNN回归
第49任务： 233 - 射频指纹定位案例
第50任务： 234 - 数据集的说明
第51任务： 235 - 获得X的数据
第52任务： 236 - 预测人物的经度信息
第53任务： 237 - 经度之间的一些差异
第54任务： 238 - 数据可视化
第55任务： 239 - 子图如何显示
第56任务： 240 - 不同K值对拟合优度的影响
第57任务： 241 - K值不断增大拟合优度减小
第58任务： 242 - 总结KNN算法
第59任务： 243 - 总结KNN算法
第60任务： 301 - 硕士小论文使用KNN算法射频指纹定位
第61任务： 302 - 手动搭建KNN算法
第62任务： 303 - 列表推导式
第63任务： 304 - 预测一个样本点
第64任务： 305 - 计算两个样本点的距离
第65任务： 306 - 查看两个样本点
第66任务： 307 - 计算待测样本点到第一个值的距离
第67任务： 308 - 说明问题所在
第68任务： 309 - 拿到距离和样本Y值
第69任务： 310 - 转换为Numpy中的数组
第70任务： 311 - 通过前K个样本点预测Target
第71任务： 312 - 决策方式-加权平均
第72任务： 313 - 加权平均预测的Y值
第73任务： 314 - 再来一个点找找出问题所在
第74任务： 315 - 解决Bug
第75任务： 316 - 使用Softmax函数做加权操作
第76任务： 317 - Softmax函数转换概率
第77任务： 318 - 完成Softmax函数优化
第78任务： 319 - 书写KNN的评分函数
第79任务： 320 - 完成KNN的评分函数
第80任务： 321 - 创建三个决策方式
第81任务： 322 - 查看三种方式的分数
第82任务： 323 - 解决DataFrame取值的问题
第83任务： 324 - 计算夹角余弦值
第84任务： 325 - 拿到两个向量
第85任务： 326 - 计算余弦相似度
第86任务： 327 - 选择Cos值最大的前K个样本
第87任务： 328 - 测试Cos与Softmax的拟合优度
第88任务： 329 - 写程序查看各个的效果
第89任务： 330 - 查看全部的效果
第90任务： 331 - 计算每个模型的评分
第91任务： 332 - 书写画图的横坐标
第92任务： 333 - 完成KNN算法等待代码的结果
