weixin_42238077的博客

机器学习资源大放送作者：冯德平（山野雪人）1　机器学习算法的随机数据生成:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6047802.html2　创建试验样本数据(sklearn dataset 模块学习):https://www.cnblogs.com/keye/p/8177995.html3机器学习需要的大量数据集从哪里找?https://www.zhihu.com/question/342295029/answer/846359794４　sklearn数据集加载工

机器学习（五）用KNN模型，预测某一点的类别----Ｋ最近邻算法处理多元分类任务作者：冯德平（山野雪人）这是本人学习《深入浅出Python机器学习》（参见3.2.2　Ｋ最近邻算法处理多元分类任务）后写的一篇文章，本文用KＮＮ建立模型，并对给出的一个点（-1.4，-1.8），给出了如何求出这个点的分类的计算实例。from sklearn.datasets import make_blobs#导入画图工具import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as n

#机器学习（四）KNN算法实例#作者：冯德平（山野雪人）#参考资料1给出了很好的实例，并用手工计算了预测分类的方法，#本文用库来实现这一预测方法，并给出精度分析的结果。#文末附上了本文用到的文本文件-- coding: utf-8 --#导入pandas和numpyimport pandas as pdimport numpy as np#导入KNN分类器from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier#导入数据集拆分工具(训练与测试

机器学习入门（三）作者：冯德平（山野雪人）#python生成分类数据集存盘/读取#生成blobs数据from sklearn.datasets import make_blobsimport matplotlib.pyplot as pltfrom pandas import DataFrameX, y = make_blobs(n_samples=150, centers=3, n_features=2,random_state=50)df = DataFrame(dict(x=X[:,0

机器学习入门（二）#生成分类数据集并分别读出#作者：冯德平（山野雪人）from sklearn.datasets import make_blobs #生成样本数据模块import matplotlib . pyplot as plt #导人绘图模块#生成样本数为20,分类为2的数据集data= make_blobs(n_samples=20 , centers =2 , random_state=2017)print(‘X,Y坐标及相应的分类值：’,data) #sklearn产

#生成分类数据集#作者：冯德平（石桥）　　这是本人学习记录，希望对初学者有益，高手可以直接跳过。下面是程序部分：　　#导入生成数据集的函数make_blobsfrom sklearn . datasets import make_blobsimport matplotlib . pyplot as plt #导人画图工具data= make_blobs(n_samples=20 , centers =2 , random_state=6) #生成样本数为20,分类为2的数据集#n_sam