《机器学习实战》学习——kNN算法代码

最新推荐文章于 2024-04-01 13:43:03 发布
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#机器学习 #学习 #算法

本文详细介绍了机器学习中的kNN算法，包括创建数据集、分类函数classify0的实现，以及其中的关键步骤如欧氏距离计算、排序和类别统计。同时，解释了numpy库中shape、tile、sum和argsort等函数的使用方法，帮助理解算法内部工作原理。

机器学习实战学习——kNN算法

from numpy import *
import operator#导入运算符模块

def createDataSet():
    group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])
    labels = ['A','A','B','B']
    return group
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《机器学习实战》(一) —— kNN
Vinson的博客
09-22 688
文章目录资料kNN步骤知识点简易kNN算法海伦约会难点读取txt文件法一 : open打开法二 : pandas (不熟)字符串类别格式需转为数字格式matplotlib显示中文乱码问题数字识别 资料 Jack-Cherish 笔记 《机器学习实战》 kNN 步骤 1 计算未知点与样本的距离 2 距离递增排序 3 根据排序结果选出前K个样本 4 确定前k个样本的出现频率 5 频率最高的点的类别为结果 知识点 1 axis=0 #按行，向下压 axis=1 #按列，向右压 2 返回排序后的索引 In [2
【机器学习】knn算法应用（代码）
LiuZ的博客
12-31 1282
一、什么是knn算法 本章着重对算法部分进行讲解，原理部分不过多叙述，有兴趣的小伙伴可以自行查阅其他文献/文章 （一）、介绍 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中...
Knn算法实例（代码来自机器学习实战，我加了详细的注释，仅供学习）
qq_41893089的博客
12-02 2096
1.引入库 代码如下（示例）： from numpy import * import operator 2.全部源码 代码如下（示例）： def createDataSet(): group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]) labels = ['A','A','B','B'] return group,labels #classify0(),返回值为标签，输入一个向量，和数据集来判断输入向量的结果，一个三个形参 #inX是要预
机器学习实战之KNN算法
罗罗攀
06-08 314
本系列教程为《机器学习实战》的读书笔记。首先，讲讲写本系列教程的原因：第一，《机器学习实战》的代码由Python2编写，有些代码在Python3上运行已会报错，本教程基于Python3进行代码的修订；第二：之前看了一些机器学习的书籍，没有进行记录，很快就忘记掉了，通过编写教程也是一种复习的过程；第三，机器学习相对于爬虫和数据分析而言，学习难度更大，希望通过...
机器学习实战-KNN算法代码解析
qq_35515203的博客
07-31 426
最近在看《机器学习实战》一书中对与KNN的实现，下面对代码中需要讲解的函数进行分析 KNN实现代码如下： from numpy import * import operator def createDataSet(): group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]) lables=['A','A','B','B'] re...
【宅着宅着就学习惯了】机器学习课程——KNN算法实战代码
03-28
在本课程"宅着宅着就学习惯了"中，我们深入探讨了机器学习领域中的一个基础算法——K近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）。KNN算法是一种监督学习方法，广泛应用于分类和回归问题。下面将详细阐述KNN算法的基本...
机器学习——KNN算法实战
最新发布
weixin_74340055的博客
04-01 2745
本文主要介绍博主学习完机器学习的第一个算法——KNN之后的实验和心得，主要包括对鸢尾花数据集进行分析和运用KNN算法划分鸢尾花种类的过程。因为是第一次实验，所以是根据《机器学习实战》这本书上的代码实现过程作为参考，并没有调用sklearn库来直接运用KNN算法模型。这是第一次机器学习的实验，有很多机器学习的概念都不是很清楚，对Python也不是特别熟悉，所以整个过程还是比较困难的，但是算是自己将整个代码敲下来了，也学到了很多，希望下次实验能更加得心应手，能学到更多机器学习的知识，并且增强自己的动手实践能力。
# 机器学习实战#（一）——KNN算法
Gucciwei的博客
11-05 886
（1）此次算法的实例还不够完整，还缺少数据分析（2）k算法的是优点：简单易懂不需要训练过程；缺点：样本不平衡的时候，对稀有类别的预测准确率低。
KNN算法代码详解-----机器学习实战
myhome908的博客
04-23 465
import numpy as np def classify0(inX,dataSet,labels,k): #shape[0]表示行数 dataSetSize = dataSet.shape[0]#表示数据集的行数 # tile(a,x): x是控制a重复几次的，结果是一个一维数组 # tile(a,(x,y))： 结果是一个二维矩阵，其中行数为x，列...
机器学习之KNN完整版（代码）
wxy_echo的博客
09-04 945
机器学习之KNN算法代码完整版。
机器学习实战---KNN代码详解
qq_28298991的博客
06-06 617
from numpy import * import operator def classify0(inX, dataSet, labels, k): dataSetSize = dataSet.shape[0] print tile(inX, (dataSetSize, 1)) # generate array([[0,0],[0,0],[0,0],[0,0]]) d...
机器学习算法-KNN代码实现
weixin_47156261的博客
12-30 8436
机器学习算法-KNN代码实现一、KNN算法初步理解二、代码实现1.数据集处理2.创建model3.可视化总结 一、KNN算法初步理解 统计学习方法书上的解释：给定一个训练数据集，对于新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例，这k个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分为这个类。 二、代码实现 1.数据集处理 数据集是使用的是鸢尾花数据集，在代码中直接从sklearn中导入即可。 要对数据集进行处理，必须得先知道数据集的特点，鸢尾花共有150个样本，类别数为3. 0~50个样本label=0，
knn的python代码_《机器学习实战》之一：knn(python代码)
weixin_39875503的博客
12-08 679
数据标称型和数值型算法归一化处理：防止数值较大的特征对距离产生较大影响计算欧式距离：测试样本与训练集排序：选取前k个距离，统计频数(出现次数)最多的类别def classify0(inX, dataSet, labels, k):''':param inX: 测试样本(arr):param dataSet: 训练数据集(arr):param labels: 类别(list):param k:(in...
机器学习实战kNN算法代码展示
weixin_44863781的博客
04-04 327
import numpy as np import operator #kNN算法代码 def classify0(Inx,DataSet,labels,k): DataNumber,DataSize=DataSet.shape Sub_Data=DataSet-np.tile(Inx,(DataNumber,1)) sqr_Sub=Sub_Data**2 sqr...
机器学习实战——kNN
louishao的博客
05-21 1210
最近在学习机器学习算法，感觉有本书写得很不错——《机器学习实战》，如果有一点基础去看这本书，然后在结合书中实例进行实践，还是很有收获的。 之后，可能会不定时的更新此书的相关内容，主要内容参考此书，夹杂一些我自己实践中的经验。 KNN算法 本书介绍的第一个机器学习算法是kNN算法，这个算法比较基础，简单易懂。 实现的主要步骤： (1)收集数据。 (2)准备数据：使用python解...
【机器学习实战】KNN算法 python代码实现
颈椎小问题老奶奶的博客
10-02 4509
KNN算法的python实现
机器学习实战2.1. 超详细的k-近邻算法KNN（附Python代码）
小明的博客
03-27 3061
超详细的k-近邻算法KNN（附Python代码） 搜索微信公众号:‘AI-ming3526’或者’计算机视觉这件小事’ 获取更多机器学习干货 csdn：https://blog.youkuaiyun.com/baidu_31657889/ github：https://github.com/xiaoming3526/ai-ming3526 本文参考地址：[apachecn/AiLearning] KNN ...
机器学习实战——KNN代码
qq_26269815的博客
06-30 298
from numpy import * import operator #创建初始训练数据和输出标签 def create_data(): group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]) labels=['A','A','B','B'] return group,labels #2——1 def classify0(...
KNN算法代码
qq_48864962的博客
10-03 3914
一、K近邻算法 KNN是一种监督学习类别的算法，全称（K-NearestNeighbor）直译为K个最近的邻居，是一种聚类算法。该算法认为我们在判断一个物体的类别可以根据与他非常相似的K个物体的类别（这K个物体的类别是已知的）来决定。其工作机制是给定一个新的测试样本，基于某种距离度量找出训练集中离该新样本最近的前K个样本（训练集中样本标签已知），基于这K个样本的标签信息来预测新样本的类别，通常，在这K个样本中出现最多次数的类别标签即被预测为新样本的类别标签。 二. 使用Python导入数...
【宅着宅着就学习惯了】机器学习课程——knn算法实战代码
05-15
机器学习是当今最热门的话题之一，具有很强的学术价值和实际应用意义。KNN算法是机器学习中的一个非常重要的算法，广泛应用于模式识别、图像处理和数据挖掘等方面。 宅着宅着就学习惯了，是现代社会的一种常见现象，人们习惯呆在家里通过网络学习新知识和技能。这种学习方式既方便又经济，具有很大的吸引力。机器学习课程也不例外，很多人就选择了在家里自学这个领域。 如果想要学习KNN算法，可以参考一些实战代码，这样可以更好地理解和掌握这个算法。KNN算法的实战代码包括数据预处理、特征选择、模型训练和测试等过程。其中，数据预处理是非常重要的一步，可以通过对数据进行清洗和归一化来提高模型的准确性。 在实际的学习过程中，要多动手实践，多尝试一些不同的模型参数和算法流程，不断探索和改进。同时，也可以参考一些经典的机器学习案例，了解各种算法的优缺点，有助于更好地掌握机器学习的基本原理和方法。 总之，通过宅在家里自学KNN算法实战代码，可以方便快捷地获得这一重要算法的实用技能，从而在机器学习领域有更好的发展。
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