KNN項目實戰——改進約會網站的配對效果 1、項目背景: 海倫女士一直使用在線約會網站尋找適合自己的約會對象。盡管約會網站會推薦不同的人選,但她並不是喜歡每一個人。經過一番總結,她發現自己交往過的人可以進行如下分類: 不喜歡的人 魅力一般的人 極具魅力的人 ...
今天讀 機器學習實戰 讀到了使用k 臨近算法改進約會網站的配對效果,道理我都懂,但是看到代碼里面的數據樣本集 datingTestSet .txt 有點懵,這個樣本集在哪里,只給了我一個文件名,沒有任何內容啊。 上網百度了這個文件名,發現很多博主的博客里可以下載,我很好奇,同樣是讀 機器學習實戰 ,他們是從哪里下載的數據樣本集呢 就重新讀了這本書。終於在 關於本書 最后的 作者在線里面 找到了網址 ...
2018-07-11 17:17 1 2125 推薦指數:
KNN項目實戰——改進約會網站的配對效果 1、項目背景: 海倫女士一直使用在線約會網站尋找適合自己的約會對象。盡管約會網站會推薦不同的人選,但她並不是喜歡每一個人。經過一番總結,她發現自己交往過的人可以進行如下分類: 不喜歡的人 魅力一般的人 極具魅力的人 ...
1、kNN 算法 算法說明: set<X1,X2……Xn> 為已知類別數據集,預測 點Xt 的類別: (1)計算中的set中每一個點與Xt的距離 (2)按距離增序排列 (3)選擇距離最小的前k個點 (4)確定前k個點所在的類別的出現頻率 (5)返回頻率最高的類別作為測試 ...
機器學習實戰這本書是基於python的,如果我們想要完成python開發,那么python的開發環境必不可少: (1)python3.52,64位,這是我用的python版本 (2)numpy 1.11.3,64位,這是python的科學計算包,是python的一個矩陣類型,包含數組 ...
1.KNN原理: 存在一個樣本數據集合,也稱作訓練樣本集,並且樣本集中每個數據都存在標簽,即我們知道樣本集中每一個數據與所屬分類的對應關系。輸入沒有標簽的新數據后,將新數據的每個特征與樣本集中數據對應的特征進行比較,然后算法提取樣本集中最相似數據(最近鄰)的分類標簽。一般來說,只選擇樣本 ...
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 ...
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下標的值(不包含3) matplotlib matplotlib可以認為是python下 ...
為什么電腦排版效果和手機排版效果不一樣~ 目前只學習了python的基礎語法,有些東西理解的不透徹,希望能一邊看《機器學習實戰》,一邊加深對python的理解,所以寫的內容很淺顯,也許還會有一部分錯誤,希望得到大家的指正。在看到書上第一個KNN算法,實現簡單的電影分類的時候,就遇到了很多問 ...
數據讀取 運行結果: K:候選對象個數,近鄰數(如找3個和自己最近的樣本) 先使用可容納旅客的數量(accommodat ...