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 datingTestSet2.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 ...
KNN項目實戰 改進約會網站的配對效果 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 項目數據 海倫收集約會數據已經有了一段時間,她把這些數據存放在文本文件datingTestSet.txt中,每個樣本數據占據一行,總共有 行。 d ...
2018-07-13 20:51 0 1624 推薦指數:
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 datingTestSet2.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 ...
下午於屋中閑居,於是翻開《機器學習實戰》一書看了看“k-鄰近算法”的內容,並學習了一位很厲害的博主Jack Cui的代碼,自己照着碼了一遍。在此感謝博主Jack Cui的知識分享。 一、k-鄰近算法簡介 k-鄰近算法作為最簡單的機器學習算法之一,其原理也淺顯易懂,即:如果一個樣本在特征空間 ...
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 ...
一、 馬氏距離 我們熟悉的歐氏距離雖然很有用,但也有明顯的缺點。它將樣品的不同屬性(即各指標或各變量)之間的差別等同看待,這一點有時不能滿足實際要求。例如,在教育研究中,經常遇到對人的分析和判別,個 ...
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 ...
轉: KNN算法的缺陷 觀察下面的例子,我們看到對於樣本X,通過KNN算法,我們顯然可以得到X應屬於紅點,但對於樣本Y,通過KNN算法我們似乎得到了Y應屬於藍點的結論,而這個結論直觀來看並沒有說服力。 由上面的例子可見:該算法在分類時有個重要的不足是,當樣本不平衡時 ...
kmeans算法的流程: EM思想很偉大,在處理含有隱式變量的機器學習算法中很有用。聚類算法包括kmeans,高斯混合聚類,快速迭代聚類等等,都離不開EM思想。在了解kmeans算法之前,有必要詳細了解一下EM思想。 Kmeans算法屬於無 ...
import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors ...