浅陌风型

num_list1 =[1,2,3] num_list1.extend([4,5,6]) print(num_list1) #extend中的参数只能是lis类型，会添加到原列表的后面 num_list2=[2,3,4] num_list2.append([5,6,7]) print(num_list2) #append方法中的参数可以是任意类型，整体会附加到原列表后面程序运行结果[1, 2,

1.概念：邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者...

1.决策树概念：  判定树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个树叶结点代表类或类分布。树的最顶层是根结点。 以下表的14个样本数据为例来说明决策树算法  构造决策树： 2.具体算法实现（ID3算法） 2.1  信源熵的概念  我们首先知道信息熵是考虑该随机变量的所有可能