不停

#一般来说，KNeighbors分类器有两个重要参数：邻居个数与数据点之间的距离的度量方法。#在实践中一般选取较小的邻居个数（比如3到5个）#邻居个数与数据点之间的距离方法 默认使用欧式距离#KNN算法 预测速度较慢 且不能处理具有多个数据特征的数据集 因此在实践中很少使用#用于回归的k近邻算法在sklearn的kneighborregressor类中实现，其用法与kneighborcl...

#将数据分为测试集和训练集from sklearn.model_selection import train_test_splitX,y=mglearn.datasets.make_forge()X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,random_state=0)#拟合from sklearn.neighbors impor...

1.数据读入from sklearn import datasetsiris_dataset=datasets.load_iris()print("Keys of iris_dataset:\n{}".format(iris_dataset.keys()))2.数据分析from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train...

1.numpy and scipyimport scipy as simport numpy as npx=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])print("x:\n{}".format(x))from scipy import sparseeye=np.eye(4)print("nparray:\n{}".format(eye))sparse_matrix=sp...

1.文本文件读取1.读取csv文件pd.read_csv(filepath,sep=',',header='infor'...)2.读取文本文件pd.read_table(filepath,sep='\t',header='infor'....)常用参数：参数名称说明filepath文件路径，无默认值sep分割符。csv默认“，”，table默认“\t"...