机器学习实战（一）--k近邻算法

机器学习实战（一）–k近邻算法

最近在学习机器学习，顺便做个记录，一方面给自己加深印象，另一方面与大家共勉，希望能给大家一些帮助，我也是刚入门的新手，有不对的地方还请多多指教。
我用的Python3.5，有些代码与书上不太一样。

程序清单2-1 k-近邻算法
iteritems()函数在Python3.5中没有了，使用items()代替

程序清单2-2 将文本记录转换成Numpy的解析程序
classLabelVector.append(int(listFromLine[-1]))这句程序执行报错ValueError，好像是因为listFromLine[-1]存放的是LargeDoses等字符串，不是数字字符串。
修改为如下：
if listFromLine[-1] == ‘largeDoses’:
classLabelVector.append(3)
elif listFromLine[-1] == ‘smallDoses’:
classLabelVector.append(2)
elif listFromLine[-1] == ‘didntLike’:
classLabelVector.append(1)

修改kNN.py后，需要使用reload()函数重新加载到控制台，但reload函数在Python3以后移到imp标准库中，使用reload需要执行
from imp import reload

创建图2-5时，没有给出操作代码，操作代码如下：
import numpy as np
fig=plt.figure()
fig.add_subplot(111)

idx1=np.array(datingLabels) == 1
idx2=np.array(datingLabels) == 2
idx3=np.array(datingLabels) ==