Liar_Chen的博客

import numpy as npimport operatorfrom matplotlib import pyplot as pltfrom os import listdir#####K-近邻算法识别手写数字def img2vector(filename): """将存储的32*32的二进制图像矩阵转换为1*1024向量 返回一维向量returnVec...

KNN实现约会网站预测样本包含3种特征：每年获得的飞行常客里程数玩视频游戏所耗时间百分比每周消费的冰淇淋公升数数据存放在文本文件中程序包含以下部分从文本文件中解析数据分析数据：使用Matplotlib创建散点图准备数据：归一化数值对于新输入的数值，用训练样本的特征值范围对新数据进行归一化测试算法通常选取已有数据的10%作为测试集，检测分类器的正确率选择...

K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定缺点：计算复杂度高、空间复杂度高适用数据范围：数值型和标称型？？？？工作原理存在一个训练样本集，其中的每个数据都存在标签，即对应的类别。输入新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般只选择样本数据集中前k个最相似...

- 什么时候机器可以学习事物存在某种潜在规律某些问题难以使用普通编程解决有大量数据可供使用- 机器学习算法类型按输入空间划分Concrete Features(具体的特征，比如房屋价格、面积等)Raw Features(抽象的特征，比如图像的像素)Abstract Features(更抽象的特征，类似标志符，加密处理)按输出空间划分分类问题回归问题结构化学习...