《机器学习实战》第二章--k近邻算法的完整代码如下: 1fromnumpyimport*2importoperator3importmatplotlib4importmatplotlib.pyplot as plt5fromosimportlistdir678defcreateDataSet():9group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])10labels = ['A','A','B','B']11returngroup, labels121314defc...
k-近邻算法(kNN)完整代码 1from numpy import *#科学计算包 2from numpy import tile 3from numpy import zeros 4import operator #运算符模块 5import importlib 6import sys 7 importlib.reload(sys)8 9def createDataSet():10 group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]...
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) knn.fit(x_train,y_train) print(x_test_standard1) print(knn.score(x_test_standard1,y_test)) (2)解决回归问题的代码如下: #1-1使用KNN算法的回归算法对数据进行训练和预测 import numpy as np import matplotli...
代码1-1实现K-近邻算法 # coding:utf-8 from numpy import * import operator # 生成数据集 def createDataSet(): group = array([[1.0, 1.1], [1.0, 1.0], [0, 0], [0, 0.1]]) lables = ['A', 'A', 'B', 'B'] return group, lables def classify0(inX, dataSet, lables, k): # ...
K-近邻算法API sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) n_neighbors:int,可选(默认= 5),k_neighbors查询默认使用的邻居数 最简单的代码: #导入模块 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #构造数据集 x = [[0], [1], [2], [3]] ...
机器学习(算法篇)完整教程(附代码资料)主要内容讲述:机器学习算法课程定位、目标,K-近邻算法定位,目标,学习目标,1 什么是K-近邻算法,1 Scikit-learn工具介绍,2 K-近邻算法API。K-近邻算法,1.4 k值的选择学习目标,学习目标,1 kd树简介,2 构造方法,3案例分析,4 总结。K-近邻算法,1.6 案例:鸢尾花种类预测--数...
介绍KNN的基本原理、使用pytorch实现代码笔记&代码:https://github.com/WenboKou/10000hours/tree/main/knn 科技 计算机技术 算法 KNN Pytorch实现 机器学习 KNN K近邻算法 WenboKou 发消息 Will Work Wait 接下来播放 自动连播 【2024最全实战项目】整整100个PyTorch练手项目合集,学习PyTorch入门小白最新版全套教程...
⼀般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是k-近邻算法中k的出处,通常k是不⼤于20的整数。最后选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类。举个例⼦,现在我们⽤k-近邻算法来分类⼀部电影,判断它属于爱情⽚还是动作⽚。现在已知六部电影的打⽃镜头、接吻镜头以及...
K-近邻算法就是,先给定一个训练数据集,这个数据集中可能是某类物品的特征及分类,然后给出某个物品的特征,根据训练数据集中的各个物品的特征与这个需要判别分类的物品的“距离”远近,找出距离最近的 k 个,然后这 k 个物品中最多物品所归属的那个分类就是这个需要判别的物品所归属分类判断的结果。