K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。...下面这幅图假设蓝色正方形表示喜欢python编程语言,红色三角形表示喜欢Java语言。 根据前面讲的KNN算法原理,猜猜绿色圆形可能喜欢哪种编程语言?
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
本文代码主要用来演示KNN算法原理以及Python字典推导式以及内置函数map()、min()、sum()和标准库对象Counter的用法。...(), key=lambda item:sum(map(lambda i:i**2, item[1])))[0] # 候选单词 words = {'good', 'hello', 'world', 'python...代码运行结果为: god : shandong hood : good wello : hello helo : hello pychon : python guguo : fuguo shangdong
由代码的输出,可获知该数据共有18846条新闻,不同于前面的样例数据,这些文本数据既没有被设定特征,也没有数字化的量度。因此,在交给朴素贝叶斯分类器学习之前,要...
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
K-means算法: ? 关于步骤:参考之前的博客 关于代码与数据:暂时整理代码如下:后期会附上github地址,上传原始数据与代码完整版, ?...各种聚类算法的对比:参考连接 Kmeans算法的缺陷 1.聚类中心的个数K 需要事先给定,但在实际中这个 K 值的选定是非常难以估计的,很多时候,事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适...usr/bin/env python #_*_ coding:utf-8 _*_ import random import math ''' kMeans:2列数据对比,带有head ''' #1.load
K-means算法: 关于步骤:参考之前的博客 关于代码与数据:暂时整理代码如下:后期会附上github地址,上传原始数据与代码完整版, 各种聚类算法的对比:参考连接 Kmeans算法的缺陷...usr/bin/env python #_*_ coding:utf-8 _*_ import random import math ''' kMeans:2列数据对比,带有head ''' #1.load
可以计算这个算法的复杂度是指数级的。 递归迭代效率比较 递归调用实际上是函数自己在调用自己,而函数的调用开销是很大的,系统要为每次函数调用分配存储空间,并将调用点压栈予以记录。...简单来说,跟把大象放进冰箱的步骤一样,递归算法为: ①、从初始塔座A上移动包含n-1个盘子到中介塔座B上。 ②、将初始塔座A上剩余的一个盘子(最大的一个盘子)放到目标塔座C上。
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。
一、排序及自定义函数之案例一:选择排序 案例一:选择排序 使用选择排序的思想实现列表数据的升序排序 参考代码: lt=[45,12,56,-32,-3,44,75,-22,100] length=len
/usr/bin/env python #coding=utf-8 for i in range(2,30,4): print i, f=int(raw_input("please input...int(raw_input("plese input I:")) for num in range(f,t ,i): print num, 执行: [root@test1 Flying]# python
(resp.read().decode("utf-8")) #resp.read()从响应中读取内容,并用decode解码 """ with open("D:\desktop\代码\python...实现 Re 解析 Python 的 re 模块使用 在 python 中使用正则表达式,可以使用re模块,re模块记住几个常用功能就足够我们日常使用了: import re #引入...实现 Bs4 解析 Python 的 bs4 模块使用 python 的 bs4 模块为第三方模块,需要先安装,安装 cmd 语法如下: pip install bs4 抓取示例:北京新发地菜价(已失效...参考源代码: python 实现 Xpath 解析 Python 的 lxml 模块使用 python 的 lxml 模块为第三方模块,需要先安装,安装 cmd 语法如下: pip install...lxml python 中 xpath 解析的使用 from lxml import etree xml = """
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。
这个过程在Python中完成,如下面的代码所做的那样。...该策略是用Python编写的: 如果我们使用此策略进行交易,这是一个净值图表 ? 很明显,这一战略是一个成功的战略,并且在2008年的股市崩盘中也取得了成功。 ?
/usr/bin/env python #encoding:utf-8 #Author:sean import string import random #激活码中的字符和数字 field = string.letters.../usr/bin/env python #encoding:utf-8 import re from collections import Counter FileSource = '..../usr/bin/env python #encoding:utf-8 from goose import Goose from goose.text import StopWordsChinese
Python入门(案例) #一.上课案例: #输出hello word print('hello word') #python注释有两种 #1.单行注释 #这是单行注释 #2.多行注释 ''' 这是多行注释...''' #python变量 name='liuyongqi' age=18 print(name) print(age) #字符串既可以是单引号也可以是双引号 name="刘永麒" print(name...) #python中的数据类型 #1.Number(数字),在python中定义整数类型无限制 num=1234557887512124445455455445545656559889878945222122454...print(a) #八进制的整数以0o开头 aa=0o10001010 print(aa) #十六进制的整数以0x开头 aaa=0x1425654 print(aaa) #2.String(字符串) #在python...,感觉很良好,感觉so easy,知道了python大概是做什么的和它可以做什么' print(evaluate)
已知条件其实就是我们的数据,以预测房价的案例来说明: ?...1.5模型计算 当然,这些计算虽然复杂,但python库中有现成的函数直接调用就可以求解。我们为了理解内部的计算原理,就需要一步一步的来剖析计算过程。...1.7Python实现代码 GitHub地址(代码加数据)
1.逻辑回归(Logistic Regression) 1.1逻辑回归与线性回归的关系 逻辑回归是用来做分类算法的,大家都熟悉线性回归,一般形式是Y=aX+b,y的取值范围是[-∞, +∞],有这么多取值...1.6Python代码实现 GitHub地址(代码加数据) . . .
然而,正是这样的决策算法,导致了其非常高的计算复杂度和内存消耗。...这是平方级别的算法复杂度,一旦数据规模稍大,使用者便需要权衡更多计算时间的代价。
使用多种用于评价分类任务性能的指标,在测试数据集上对比单一决策树(DecisionTree)、随机森林分类器(RandomForestClassifier)以及...
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云