《機器學習實戰》終於到手了，開始學習了。由於本人python學的比較挫，所以學習筆記里會有許多python的內容。 1、 python及其各種插件的安裝 由於我使用了win8.1 64位系統（正版的哦），所以像numpy 和 matploblib這種常用的插件不太好裝，解決方案 ...

　 一、　K鄰近算法思想：存在一個樣本數據集合，稱為訓練樣本集，並且每個數據都存在標簽，即我們知道樣本集中每一數據（這里的數據是一組數據，可以是n維向量）與所屬分類的對應關系。輸入沒有標簽的新數據后 ...

目的：改進約會網站配對效果 數據樣本 下載地址 （百度網盤） 讀取txt數據的代碼 這段代碼沒有什么好解釋的，注意一點 listFromLine[0:3] 表示的是0,1,2下標 ...

k-近鄰算法很簡單，這里就不贅述了，主要看一下python實現這個算法的一些細節。下面是書中給出的算法的具體實現。 def clssify(inX,dataset,label,k): ...

一. KNN原理： 1. 有監督的學習 根據已知事例及其類標，對新的實例按照離他最近的K的鄰居中出現頻率最高的類別進行分類。偽代碼如下： 　　1）計算已知類別數據集中的點與當前點之間的距離 　　2）按照距離從小到大排序 　　3）選取與當前點距離最小的k個點 　　4）確定這k個點所在類別 ...

一、監督學習（supervised-learning）與無監督學習（unsupervised-learning） 　　　　1.監督學習中數據集是由特征組和標簽組成，目的是訓練機器對標簽取值的准確預測。如：房價預測、腫瘤判定、垃圾郵件判定。 　　　　2.無監督學習中人工不對數據集作 ...

一，引言　　 　　前面講到的基本都是分類問題，分類問題的目標變量是標稱型數據，或者離散型數據。而回歸的目標變量為連續型，也即是回歸對連續型變量做出預測，最直接的辦法是依據輸入寫出一個目標值的計算公式 ...

python機器學習實戰（二） 版權聲明：本文為博主原創文章，轉載請指明轉載地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7159775.html 前言 這篇notebook是關於機器學習監督學習中的決策樹算法，內容包括決策樹算法的構造過程，使用 ...