#mat()函数可以将数组(array)转化为矩阵(matrix)
# randMat = mat(random.rand(4,4))
# 求逆矩阵:randMat.I
# 存储逆矩阵:invRandMat = randMat.I
# 矩阵乘法:randMat*invRandMat
# 求误差值:myEye = randMat*invRandMat
#myEye - eye(4)
#eye(4)创建4*4的单位矩阵
# 使用createDataSet()函数,创建数据集和标签
# 创建变量group和labels:group,labels = kNN.createDataSet()
# labels包含的元素个数 = group矩阵的行数
# 输入变量名字检验是否正确:group和labels

k-近邻算法(kNN)笔记的更多相关文章

  1. k近邻算法(KNN)

    k近邻算法(KNN) 定义:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)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. from sklearn.model_selection ...

  2. 机器学习(四) 分类算法--K近邻算法 KNN (上)

    一.K近邻算法基础 KNN------- K近邻算法--------K-Nearest Neighbors 思想极度简单 应用数学知识少 (近乎为零) 效果好(缺点?) 可以解释机器学习算法使用过程中 ...

  3. 一看就懂的K近邻算法(KNN),K-D树,并实现手写数字识别!

    1. 什么是KNN 1.1 KNN的通俗解释 何谓K近邻算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,简称KNN算法,单从名字来猜想,可以简单粗暴的认为是:K个最近的邻居,当K=1 ...

  4. 机器学习(四) 机器学习(四) 分类算法--K近邻算法 KNN (下)

    六.网格搜索与 K 邻近算法中更多的超参数 七.数据归一化 Feature Scaling 解决方案:将所有的数据映射到同一尺度 八.scikit-learn 中的 Scaler preprocess ...

  5. k近邻算法(knn)的c语言实现

    最近在看knn算法,顺便敲敲代码. knn属于数据挖掘的分类算法.基本思想是在距离空间里,如果一个样本的最接近的k个邻居里,绝大多数属于某个类别,则该样本也属于这个类别.俗话叫,"随大流&q ...

  6. 《机器学习实战》---第二章 k近邻算法 kNN

    下面的代码是在python3中运行, # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Jul 3 17:29:27 2018 @au ...

  7. 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN简介及Jupyter基础实现及Python实现

    k-Nearest Neighbors简介 对于该图来说,x轴对应的是肿瘤的大小,y轴对应的是时间,蓝色样本表示恶性肿瘤,红色样本表示良性肿瘤,我们先假设k=3,这个k先不考虑怎么得到,先假设这个k是 ...

  8. 07.k近邻算法kNN

    1.将数据分为测试数据和预测数据 2.数据分为data和target,data是矩阵,target是向量 3.将每条data(向量)绘制在坐标系中,就得到了一系列的点 4.根据每条data的targe ...

  9. 机器学习2—K近邻算法学习笔记

    Python3.6.3下修改代码中def classify0(inX,dataSet,labels,k)函数的classCount.iteritems()为classCount.items(),另外p ...

  10. 机器学习随笔01 - k近邻算法

    算法名称: k近邻算法 (kNN: k-Nearest Neighbor) 问题提出: 根据已有对象的归类数据,给新对象(事物)归类. 核心思想: 将对象分解为特征,因为对象的特征决定了事对象的分类. ...

随机推荐

  1. R 保存包含中文的 eps 图片--showtext

    来自统计之都,感谢 Ihavenothing(http://cos.name/cn/profile/81532) 详情参考:http://cos.name/cn/topic/151358?replie ...

  2. SHELL脚本里执行的东西需要多次回车确认,怎么实现自动回车确认?

    写了个自动配置的shell脚本,其中有几行是 …… ./build-key-server ./build-key-client …… 在执行build-key-server和build-key-cli ...

  3. 安装mysql数据库-centos7

    mysql官网下载地址:https://dev.mysql.com/downloads/mysql/ 参考安装:https://blog.51cto.com/snowlai/2140451?sourc ...

  4. EasyUI的columns中列标题居中

    $("#supDataList").datagrid({   url: "../Ajax/SupplierAjax.ashx",   queryParams:  ...

  5. Yaconf – 一个高性能的配置管理扩展

    鸟哥出品:http://www.laruence.com/2015/06/12/3051.html 首先说说, 这个是干啥的. 我见过很多的项目中, 用PHP文件做配置的, 一个config目录下可能 ...

  6. 自定义SAP搜索帮助记录-代码实现

    一般来说,标准的字段都可以用SE11来创建搜索帮助,但是有时候这里的满足不了需求或者,相同的数据元素需要用不同的搜索帮助类型,就需要用别的方式实现 1.用函数:F4IF_INT_TABLE_VALUE ...

  7. JavaScript LinkedList

    function LinkedList() { var Node = function(element) { this.element = element; this.next = null } va ...

  8. Meet in the middle算法总结 (附模板及SPOJ ABCDEF、BZOJ4800、POJ 1186、BZOJ 2679 题解)

    目录 Meet in the Middle 总结 1.算法模型 1.1 Meet in the Middle算法的适用范围 1.2Meet in the Middle的基本思想 1.3Meet in ...

  9. Python自学第一天

    Python #-*- coding:utf8 -*-(Python文件开头添加)用来解决中文编码问题 注:Python3以上文件不用加 一.变量:变量有数字.字母和下划线组成 1.不能以数字开头 2 ...

  10. project euler-34

    145是个奇怪的数字.由于1!+ 4! + 5! = 1 + 24 + 120 = 145. 请求出能表示成其每位数的阶乘的和的全部数的和. 请注意:由于1! = 1和2! = 2不是和,故它们并不包 ...