今天给各位分享python有监督学习的算法的知识，其中也会对python 监控进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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逻辑回归是有监督还是无监督
逻辑回归：逻辑回归是一种用于分类问题的监督学习算法。它通过拟合一个逻辑函数来预测类别概率，然后将概率与阈值进行比较，从而将数据点分为两个或多个类别。
所有的回归算法和分类算法都属于监督学习。在机器学习中，无监督学习就是聚类，事先不知道样本的类别，通过某种办法，把相似的样本放在一起归位一类；而监督型学习就是有训练样本，带有属性标签，也可以理解成样本有输入有输出。
示例： 支持向量机（SVM）、决策树、逻辑回归、神经网络等都是监督学习算法的代表。无监督学习：定义： 无监督学习是在没有标签或目标输出的情况下对数据进行建模和分析。算法需要自行发现数据中的模式或结构。
kNN(k-NearestNeighbor)算法
1、K-近邻算法（k-Nearest Neighbors，KNN）K-近邻是一种分类算法，其思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。
2、KNN算法，即K近邻（K Nearest Neighbour）算法，是一种基本的分类算法。其主要原理是：对于一个需要分类的数据，将其和一组已经分类标注好的样本集合进行比较，得到距离最近的K个样本，K个样本最多归属的类别，就是这个需要分类数据的类别。
3、本文的knn算法就是一种惰性学习法，它被广泛应用于模式识别。knn基于类比学习，将未知的新元组与训练元组进行对比，搜索模式空间，找出最接近未知元组的k个训练元组，这里的k即是knn中的k。
4、K-近邻（KNearestNeighbor，KNN）算法简介 ：对于一个未知的样本，我们可以根据离它最近的k个样本的类别来判断它的类别。
5、K最近邻（k-NearestNeighbor，KNN）分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。
k近邻算法是有监督还是无监督
knn算法是有监督机器学习算法。knn算法的知识扩展：邻近算法，或者说K最邻近分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。 所谓K最近邻，就是K个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。
两者区别在于用途、工作方式。用途：k均值算法是一种无监督学习方法，主要用于聚类分析。k近邻算法是一种监督学习方法，用于分类和回归问题。
K-近邻算法，决策树，朴素贝叶斯，逻辑回归这些都是比较常见的。所有的回归算法和分类算法都属于监督学习。
有监督学习的分类方法主要有如下 感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树是简单的分类方法，具有模型直观、方法简单、实现容易等特点。
决策树：是一个预测模型，代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。k近邻算法：是一种基于实例的学习，采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。
简单地说，就是监督学习是包含自变量和因变量（有Y），同时可以用于分类和回归。下来常见的算法都是监督学习算法。
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