LJXZDN的博客

前言:本文介绍的内容当前因本人在机器学习的算法方面技术有欠缺,故对于我来说当下还不能实现.所以此文章的目的主要是介绍前沿科技应用,及梳理自身的知识空白. 应用场景: 自主爬取互联网上各种文章,对其进行自动分类,如体育/财经/女性/等各种自定义分类. 公司应用场景 公司从事的是校园代收费业务,需要紧密关注国家相关政策.人工挑选费时费力.若能交由机器处理,将节约不少人力/时间成本. 技术实现分...

Python之Sklearn使用教程   ML神器：sklearn的快速使用   Python机器学习及实践

https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy

前言：最近学习Python，才发现原来python里的各种库才是大头！ 于是乎找了学习资料对Numpy库常用的函数进行总结，并带了注释。在这里分享给大家，对于库的学习，还是用到时候再查，没必要死记硬背。  PS：本博文摘抄自中国慕课大学上的课程《Python数据分析与展示》，推荐刚入门的同学去学习，这是非常好的入门视频。 Numpy是科学计算库,是一个强大的N维数组对象ndarray，是广播功能...

原理:采用测量不同特征值之间的距离进行分类. 计算复杂度:n*n 优点:精度高,对异常值不敏感,五数据输入假定.简单. 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 标称型：一般在有限的数据中取，而且只存在‘是’和‘否’两种不同的结果（一般用于分类） 数值型：可以在无限的数据中取，而且数值比较具体化，例如4.02,6.23这种值（一般用于回归分析） 使用步骤: ...