不变1024

今天开始学习机器学习，第一章是K-近邻算法 大概总结一下近邻算法写分类器步骤： 1. 计算测试数据与已知数据的特征值的距离，离得越近越相似 2. 取距离最近的K个已知数据的所属分类 3. 最后统计K个值的分类分别出现的概率，返回最多的一个属性，即为测试数据的所属分类 4. 至于怎么把文本转换成numpy的类型，需要学习numpy模块的相关知识，附上 numpy学习连接 http:

这里我用python实现简单的二叉树，我实现的树在插入时会将原来的子树下降一阶#-*- coding:utf-8 -*-#嵌套实现树#以r为根生成二叉树def newTree(r): return [r,[],[]]def getRootVal(r): return r[0]def setRootVal(r,newVal): r[0] = newValdef getLef