filename='g:\data\iris.csv' lines=fr.readlines()Mat=zeros((len(lines),4))irisLabels=[]index=0for line in lines: line=line.strip() if len(line)> ...
前言: 上篇介紹了knn的實現過程,這次我們使用庫里自帶的數據集來進行knn的實現。 正文: 各類參數如下: avg total . . . 總結: 這個算法挺有意思的,可以幫你解決一些分類問題,效率也還不錯。 具體實現流程看上一篇博客會詳細些。 公式依舊是歐式距離。 想開學啊,想吃火鍋了。 ...
2020-04-09 10:00 0 632 推薦指數:
filename='g:\data\iris.csv' lines=fr.readlines()Mat=zeros((len(lines),4))irisLabels=[]index=0for line in lines: line=line.strip() if len(line)> ...
和研究機器學習算法提供了極大的便利,類似於模式生物對於生物學實驗的價值。 Iris數據集概況 ...
開始--- IRIS分類問題分類:根據數據集目標的特征和屬性,划分為已有的類別中常用的分類算法:K緊鄰(KNN),邏輯 ...
一 數據預處理 訓練數據集和驗證數據集分別為train.csv和test.csv。數據集下載地址:http://pan.baidu.com/s/1eQyIvZG 要分別對訓練數據集和驗證數據集進行分析,分析其內部數據的特征,下面分別對兩個數據集進行處理: 1.1 訓練數據集處理 ...
簡易用法 Relational plots(關系圖) scatterplot(散點圖) lineplot(線圖) relplot(關系圖) Categorical p ...
本次主要圍繞Iris數據集進行一個簡單的數據分析, 另外在數據的可視化部分進行了重點介紹. 環境 win8, python3.7, jupyter notebook 目錄 1. 項目背景 2. 數據概覽 3. 特征工程 4. 構建模型 正文 1. 項目背景 鳶尾屬(拉丁學名 ...
基本流程: 1、計算測試實例到所有訓練集實例的距離; 2、對所有的距離進行排序,找到k個最近的鄰居; 3、對k個近鄰對應的結果進行合並,再排序,返回出現次數最多的那個結果。 交叉驗證: 對每一個k,使用驗證集計算,記錄k對應的錯誤次數,取錯誤數最小的k 分別使用參數k=1~120進行 ...
GBDT,梯度提升樹屬於一種有監督的集成學習方法,與之前學習的監督算法類似,同樣可以用於分類問題的識別和預測問題的解決。該集成算法體現了三個方面的又是,分別是提升Boosting、梯度Gradient、決策樹Decision Tree。“提升”是指將多個弱分類器通過線下組合實現強分類器的過程 ...