薛定谔的 zx_zhang的博客

使用 k 近邻算法改进网站的配对效果# 导入程序所需要的模块import numpy as npimport operator定义数据集导入函数file2matrix函数实现的功能是读取文件数据，函数返回的returnMat和classLabelVector分别是数据集的特征矩阵和输出标签向量。def file2matrix(filename): love_dictionar...

定义将图像转换为向量函数# 导入程序所需要的模块import numpy as npimport operatorfrom os import listdir读取文件def img2vector(filename): returnVect = np.zeros((1, 1024)) # 存储图片像素的向量维度是1x1024 fr = open(filename)...

朴素贝叶斯import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom math import log文本分类词表到向量的转换函数def loadDataSet(): """ 生成一个文本数据集和标签 参数： 无 返回： postingList -- 文本列表 ...

一.EM简介EM算法算是一种迭代算法，1977年由Dempster等人提出，主要用于含有隐变量（间接变量）的概率模型参数的极大似然估计，其中E —求解期望（Expectation）;M—求解极大似然函数（Maximization）.个人认为EM算法在分类，回归中有着相对于其他回归来说有着极大的优势，在训练数据只有输入没有输出的情况下，EM算法可以用于生成模型。二.EM推导我们的目标是极大化观...