原文:机器学习实战1-1 KNN电影分类遇到的问题

为什么电脑排版效果和手机排版效果不一样 目前只学习了python的基础语法,有些东西理解的不透彻,希望能一边看 机器学习实战 ,一边加深对python的理解,所以写的内容很浅显,也许还会有一部分错误,希望得到大家的指正。在看到书上第一个KNN算法,实现简单的电影分类的时候,就遇到了很多问题,在这里把解决方法总结下来,时常翻看,加深理解。最近时间比较充裕,希望每天都能在这里总结输出,逐渐提升自己的能 ...

2018-07-10 16:59 1 1083 推荐指数:

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机器学习实战kNN算法

机器学习实战这本书是基于python的,如果我们想要完成python开发,那么python的开发环境必不可少: (1)python3.52,64位,这是我用的python版本 (2)numpy 1.11.3,64位,这是python的科学计算包,是python的一个矩阵类型,包含数组 ...

Fri Apr 28 19:33:00 CST 2017 4 7815
基于Python的机器学习实战KNN

1.KNN原理: 存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中最相似数据(最近邻)的分类标签。一般来说,只选择样本 ...

Sat Nov 07 06:07:00 CST 2015 0 9397
机器学习(sklearn-KNN预测+分类)

一、k-近邻算法(k-Nearest Neighbor,KNN) 简单地说,K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 优点:精度高(计算距离)、对异常值不敏感(单纯根据距离进行分类,会忽略特殊情况)、无数据输入假定(不会对数据预先进行判定)。 缺点 ...

Thu Aug 15 01:49:00 CST 2019 0 430
机器学习--分类问题

机器学习--分类问题 分类问题是监督学习的一个核心问题,它从数据中学习一个分类决策函数或分类模 型(分类器(classifier)),对新的输入进行输出预测,输出变量取有限个离散值。 决策树 决策树 ...

Fri Nov 15 05:31:00 CST 2019 0 375
机器学习实战学习笔记——第2章 KNN

一. KNN原理: 1. 有监督的学习 根据已知事例及其类标,对新的实例按照离他最近的K的邻居中出现频率最高的类别进行分类。伪代码如下:   1)计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离   2)按照距离从小到大排序   3)选取与当前点距离最小的k个点   4)确定这k个点所在类别 ...

Fri Nov 18 01:23:00 CST 2016 0 3213
机器学习实战》菜鸟学习笔记(二)kNN示例

目的:改进约会网站配对效果 数据样本 下载地址 (百度网盘) 读取txt数据的代码 这段代码没有什么好解释的,注意一点 listFromLine[0:3] 表示的是0,1,2下标 ...

Mon Sep 29 23:15:00 CST 2014 1 2027
 
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