出现“Process finished with exit code 0”即代表代码运行成功了。 二、简单的统计分析 例如我们在临床搜集到如下数据,两组研究对象,数据构成有分类变量,有数值变量,下面我们来做一个简单数据分析演示。 Python的数据分析主要依赖第三方程序包,以卡方检验为例,我们需要SciPy库中的stats.chi2_contingency函数来执行卡...
errorCount=0.0#对分类错误的计数变量进行初始化 mTest=len(testFileList)foriinrange(mTest):fileNameStr=testFileList[i]fileStr=fileNameStr.split('.')[0]classNumStr=int(fileStr.split('_')[0])vectorUnderTest=img2vector('testDigits/%s'%fileNameStr)classifierResult=classify0(vectorUnderTest,trainin...
That’s all the code you need for fitting a kNN regression using Python! Using scikit-learn to Inspect Model Fit Fitting a model, however, isn’t enough. In this section, you’ll look at some functions that you can use to evaluate the fit. There are many evaluation metrics available ...
# 计算唐人街探案到每个点的距离,此处使用的欧氏距离,保留两位小数 for key, v in movie_data.items(): d = math.sqrt((x[0] - v[0]) ** 2 + (x[1] - v[1]) ** 2 + (x[2] - v[2]) ** 2) KNN.append([key, round(d, 2)]) # 输出所用电影到 唐人街探案的距离 print(KNN) ...
在module目录下，创建了文件kNN.py，将在这个文件中完成K近邻算法的python实现。具体的实现过程如下：1> 为了方便交流，我在code中添加了尽可能多的注释，且用中文注释。如果python文件中要使用中文，需要在文件开始声明文件的编码方式为utf-8。在第一行写入：# encoding: utf-8 2> 实现KNN算法过程中，需要...
4. 函数调用即实例化 dataSet,labels,currpoint=creatDataSet() result=kNNclassify(currpoint,dataSet,labels,3) print(result) 5. 输出结果 C:\Users\Anaconda3\python.exe C:/Users/PycharmProjects/machine_learning/快速数据分析/测试.py A Process finished with exit code 0...
在python的机器学习库sciki-learn中,可以进行以下的方法进行调用 """ Created by 杨帮杰 on 9/25/18 Right to use this code in any way you want without warranty, support or any guarantee of it working E-mail: yangbangjie1998@qq.com
for i in range(number): req = urllib2.Request( url ="http://mis.teach.ustc.edu.cn/randomImage.do?date='1469451446894'", headers = headers #请求头 ) response = urllib2.urlopen(req) status = response.getcode() picData = response.read() ...
KNN(K-Nearest Neighbor),即K最邻近算法,是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。简单来说,它是根据“最邻近”这一特征来对样本进行分类。 1、大致了解KNN 一提到KNN,很多人都想起了另外一个比较经典的聚类算法K-means,但其实,二者之间是有很多不同的,这两种算法之间的根本区别是:K_means本质上是无监督...
for i in range(k): #取出前k个元素的类别 voteIlabel = labels[sortedDistIndices[i]] #dict.get(key,default=None),字典的get()方法,返回指定键的值,如果值不在字典中返回默认值。 #计算类别次数 classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1 #python3中用items()替换python2中的iter...