errorCount =0.0foriinrange(numTestVecs): classifierResult = classify0(normMat[i,:],normMat[numTestVecs:m,:],datingLabels[numTestVecs:m],3)# k逐渐增大,准确率会有一定增长,因为是矩阵对所有做差,求和(L2),所以k增加,计算耗时增加很少,本机测ms级print"the classifier came back with: %d, the ...
data=pd.read_csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data',names=name_c) data=data.replace(to_replace='?',value=np.nan) data=data.dropna(how='any') l=[]###第7列数据是字符形式,这里为了简便就不要那一列了foriinname...
Zhouxiaonnan/machine-learning-notesandcode 所有笔记目录:包括《统计学习方法》中各个模型的理论和python复现部分,以及数据分析Mysql查询优化。 舟晓南:所有笔记目录 | 数据分析 | 机器学习 | 深度学习等 如何转行数据分析师: 舟晓南:如何转行和学习数据分析 | 工科生三个月成功转行数据分析心得浅谈 舟晓南:求职数...
Zhouxiaonnan/machine-learning-notesandcode 如果觉得对您有帮助,还烦请点击上面的链接,帮忙github点个star~谢谢~ Talk is cheap, let's check the code ^_^ 1.k近邻 - 线性扫描: 线性扫描是k近邻中最简单的方法,即计算新输入点与每个训练集的样本点的距离,再选择其中距离最短的K个点作为分类依据,但是计算...
Breadcrumbs daily-interview /machine-learning / kNN.mdTop File metadata and controls Preview Code Blame 156 lines (127 loc) · 13.3 KB Raw K近邻(kNN) k近邻方法是一种惰性学习算法,可以用于回归和分类,它的主要思想是投票机制,对于一个测试实例$x_j$, 我们在有标签的训练数据集上...
>pushdE:\MachineLearning\kNN>python>>>import kNN>>>kNN.test() result 四、程序分析 (一)这里训练集为 [[1.0, 2.0], [1.2, 0.1], [0.1, 1.4], [0.3, 3.5]] 训练集中的4个元素分别对应于类别A, A, B, B 可将训练集中的四个元素看做四个点: ...
if__name__=='__main__':#group, labels = createDataSet()#print classify0([0.01, -0.3], group, labels, 1)# 此处文件位置改成刚才datingTestSet.txt保存的目录即可group,labels=file2matrix('C:\Users\CPY\Desktop\MLiA_SourceCode\Ch02\datingTestSet.txt')printgroup[0:10]printlabels[0:10] ...
代理情人": [9, 38, 2, "爱情片"], "新步步惊心": [8, 34, 17, "爱情片"]} return learning_dataset def kNN(learning_dataset,dataPoint,k): ''' kNN算法,返回k个邻居的类别和得到的测试数据的类别 ''' # s1:计算一个新样本与数据集中所有数据的距离 disList=[] for key,v in learning_...
Syntax: discrim knn varlist [if] [in] [weight], group(groupvar) k(#) [options] 说明:这里varlist指自(特征)变量列表;groupvar指分组变量或标签变量,即计量经济学中的结果变量或因变量。在机器学习中通过label标签变量,给不同类别的样本打上不同的标签,以示分类。
http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data Iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集,英文全称是Anderson’s Iris data set。iris包含150个样本,对应数据集的每行数据。每行数据包含每个样本的四个特征和样本的类别信息,所以iris数据集是一个150行5列的二维表。 通俗地说,iris数...