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Python实现k-近邻算法案例学习

k-近邻算法(K-Nearest Neighbour algorithm),又称 KNN 算法,是数据挖掘技术中原理最简单的算法。...二、k-近邻算法的步骤(1)计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离;(2)按照距离递增次序排序;(3)选取与当前点距离最小的 k 个点;(4)确定前k个点所在类别的出现频率;(5)返回前 k 个点出现频率最高的类别作为当前点的预测类别...三、Python 实现判断一个电影是爱情片还是动作片。...::: details 公众号:AI悦创【二维码】::: info AI悦创·编程一对一AI悦创·推出辅导班啦,包括「Python 语言辅导班、C++ 辅导班、java 辅导班、算法/数据结构辅导班、少儿编程...test.iloc[:,-2]).mean() print(f'模型预测准确率为{acc}') return testhandwritingClass(train, test, 3) # 97.8%六、算法优缺点优点

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    常见面试算法:k-近邻算法原理与python案例实现

    k-近邻(kNN, k-NearestNeighbor)算法是一种基本分类与回归方法,我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法。 一句话总结:近朱者赤近墨者黑!...k 近邻算法的输入为实例的特征向量,对应于特征空间的点;输出为实例的类别,可以取多类。k 近邻算法假设给定一个训练数据集,其中的实例类别已定。...因此,k近邻算法不具有显式的学习过程。 k 近邻算法实际上利用训练数据集对特征向量空间进行划分,并作为其分类的“模型”。 k值的选择、距离度量以及分类决策规则是k近邻算法的三个基本要素。...KNN 项目案例 完整代码地址: https://github.com/apachecn/MachineLearning/blob/master/src/py2.x/ML/2.KNN/kNN.py 项目概述...项目案例2: 手写数字识别系统 完整代码地址: https://github.com/apachecn/MachineLearning/blob/master/src/py2.x/ML/2.KNN/kNN.py

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    通俗易懂--SVM算法讲解(算法+案例)

    1.SVM讲解 SVM是一个很复杂的算法,不是一篇博文就能够讲完的,所以此篇的定位是初学者能够接受的程度,并且讲的都是SVM的一种思想,通过此篇能够使读着会使用SVM就行,具体SVM的推导过程有一篇博文是讲得非常细的...这些点能够很好地确定一个超平面,而且在几何空间中表示的也是一个向量,那么就把这些能够用来确定超平面的向量称为支持向量(直接支持超平面的生成),于是该算法就叫做支持向量机(SVM)了。...SVM要深入的话有很多内容需要讲到,比如:线性不可分问题、核函数、SMO算法等。 在此推荐一篇博文,这篇博文把深入的SVM内容也讲了,包括推导过程等。

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    Python编程快速上手——强口令检测算法案例分析

    本文实例讲述了Python强口令检测算法。分享给大家供大家参考,具体如下: 强口令检测 题目如下: 写一个函数,它使用正则表达式,确保传入的口令字符串是强口令。...tools.zalou.cn/password/my_password_safe 高强度密码生成器: http://tools.zalou.cn/password/CreateStrongPassword 更多关于Python...相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数据结构与算法教程》、《Python Socket编程技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程...》及《Python文件与目录操作技巧汇总》 希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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