K-近邻回归算法实现

初级

在本项目中,你将学习如何使用 Python 实现 K-近邻(KNN)回归算法。KNN 是一种广泛使用的机器学习方法,通常用于分类问题。然而,它也可以应用于回归任务,其目标是预测连续的目标值。

NumPyMachine Learning

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简介

在这个项目中,你将学习如何使用 Python 实现 K 近邻(KNN)回归算法。KNN 是一种广泛使用的机器学习方法,通常用于分类问题。然而,它也可以应用于回归任务,其目标是预测一个连续的目标值。

🎯 任务

在这个项目中,你将学习:

  • 如何理解 KNN 回归算法及其工作原理
  • 如何在 Python 中实现 KNN 回归算法
  • 如何计算测试数据与训练数据之间的欧几里得距离
  • 如何识别 k 个最近邻并检索它们的目标值
  • 如何计算 k 个最近邻的目标值的平均值,以预测测试数据的输出

🏆 成果

完成这个项目后,你将能够:

  • 使用 Python 从头开始实现 KNN 回归算法
  • 在 KNN 算法中使用欧几里得距离作为距离度量
  • 应用 KNN 回归算法预测连续的目标值
  • 展示机器学习算法实现的实践技能

教师

labby

Labby

Labby is the LabEx teacher.