前言: 上篇介绍了knn的实现过程,这次我们使用库里自带的数据集来进行knn的实现。 正文: 各类参数如下: avg / total 0.96 0.95 0.95 40 [[20 0 0] [ 0 10 2] [ 0 0 8]] 总结: 这个算法 ...
filename g: data iris.csv lines fr.readlines Mat zeros len lines , irisLabels index for line in lines: line line.strip if len line gt : listFromline line.split , irisLabels.append listFromline Mat ind ...
2016-07-03 21:47 0 2984 推荐指数:
前言: 上篇介绍了knn的实现过程,这次我们使用库里自带的数据集来进行knn的实现。 正文: 各类参数如下: avg / total 0.96 0.95 0.95 40 [[20 0 0] [ 0 10 2] [ 0 0 8]] 总结: 这个算法 ...
MNIST数据集包含了70000张0~9的手写数字图像。 一、准备工作:导入MNIST数据集 fatch_openml用来加载数据集,所加载的数据集是一个key-value的字典结构 输入:mnist.keys() 可以看到字典的键值包括:dict_keys(['data ...
首先对数据进行读取与处理 然后实现KNN分类算法 上边是把原始数据集切割为测试集和训练集,然后创建KNN对象进行训练和测试 ...
基本流程: 1、计算测试实例到所有训练集实例的距离; 2、对所有的距离进行排序,找到k个最近的邻居; 3、对k个近邻对应的结果进行合并,再排序,返回出现次数最多的那个结果。 交叉验证: 对每一个k,使用验证集计算,记录k对应的错误次数,取错误数最小的k 分别使用参数k=1~120进行 ...
一、KNN算法的介绍 K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法是最简单的机器学习算法之一,理论上比较成熟。KNN算法首先将待分类样本表达成和训练样本一致的特征向量;然后根据距离计算待测试样本和每个训练样本的距离,选择距离最小的K个样本作为近邻样本;最后根据K个近邻样本 ...
一 数据预处理 训练数据集和验证数据集分别为train.csv和test.csv。数据集下载地址:http://pan.baidu.com/s/1eQyIvZG 要分别对训练数据集和验证数据集进行分析,分析其内部数据的特征,下面分别对两个数据集进行处理: 1.1 训练数据集处理 ...
由于KNN的计算量太大,还没有使用KD-tree进行优化,所以对于60000训练集,10000测试集的数据计算比较慢。这里只是想测试观察一下KNN的效果而已,不调参。 K选择之前看过貌似最好不要超过20,因此,此处选择了K=10,距离为欧式距离。如果需要改进,可以再调整K来选择最好的成绩 ...
数据是机器学习模型的原材料,当下机器学习的热潮离不开大数据的支撑。在机器学习领域,有大量的公开数据集可以使用,从几百个样本到几十万个样本的数据集都有。有些数据集被用来教学,有些被当做机器学习模型性能测试的标准(例如ImageNet图片数据集以及相关的图像分类比赛)。这些高质量的公开数据集为我们学习 ...