机器学习实战knn
最近在学习这本书,按照书上的实例编写了knn.py的文件,使用canopy进行编辑,用shell交互时发现运行时报错:
>>> kNN.classify0([0,0],group,labels,3)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'kNN' is not defined
运行的代码如下:
from numpy import *
import operator def createDataSet():
group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])
labels = ['A','A','B','B']
return group,labels def classify0(inX,dataSet,labels,k):
dataSetSize = dataSet.shape[0]
diffMat = tile(inX,(dataSetSize,1)) - dataSet
sqDiffMat = diffMat**2
sqDistances = sqDiffMat.sum(axis = 1)
distances = sqDistances**0.5
sortedDistIndicies = distances.argsort()
classCount = {}
for i in range(k):
voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1
sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(),
key=operator.itemgetter(1),reverse=True)
return sortedClassCount[0][0]
然后我在canopy中重新关闭程序,又打开后,就可以运行成功了
import kNN group,labels=kNN.createDataSet() kNN.classify0([,],group,labels,)
还有一点是文件名不识别大小写 需要注意
机器学习实战knn的更多相关文章
- 《机器学习实战-KNN》—如何在cmd命令提示符下运行numpy和matplotlib
问题背景:好吧,文章标题是瞎取得.平常用cmd运行python代码问题不大,我在学习<机器学习实战>这本书时,发现cmd无法运行import numpy as np以及import mat ...
- 机器学习实战kNN之手写识别
kNN算法算是机器学习入门级绝佳的素材.书上是这样诠释的:“存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都有标签,即我们知道样本集中每一条数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据 ...
- 机器学习实战-KNN
KNN算法很简单,大致的工作原理是:给定训练数据样本和标签,对于某测试的一个样本数据,选择距离其最近的k个训练样本,这k个训练样本中所属类别最多的类即为该测试样本的预测标签.简称kNN.通常k是不大于 ...
- sklearn机器学习实战-KNN
KNN分类 KNN是惰性学习模型,也被称为基于实例的学习模型 简单线性回归是勤奋学习模型,训练阶段耗费计算资源,但是预测阶段代价不高 首先工作是把label的内容进行二值化(如果多分类任务,则考虑On ...
- 机器学习实战笔记——KNN约会网站
''' 机器学习实战——KNN约会网站优化 ''' import operator import numpy as np from numpy import * from matplotlib.fon ...
- 机器学习实战笔记(Python实现)-01-K近邻算法(KNN)
--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器 ...
- 算法代码[置顶] 机器学习实战之KNN算法详解
改章节笔者在深圳喝咖啡的时候突然想到的...之前就有想写几篇关于算法代码的文章,所以回家到以后就奋笔疾书的写出来发表了 前一段时间介绍了Kmeans聚类,而KNN这个算法刚好是聚类以后经常使用的匹配技 ...
- 机器学习实战 之 KNN算法
现在 机器学习 这么火,小编也忍不住想学习一把.注意,小编是零基础哦. 所以,第一步,推荐买一本机器学习的书,我选的是Peter harrigton 的<机器学习实战>.这本书是基于pyt ...
- 基于kNN的手写字体识别——《机器学习实战》笔记
看完一节<机器学习实战>,算是踏入ML的大门了吧!这里就详细讲一下一个demo:使用kNN算法实现手写字体的简单识别 kNN 先简单介绍一下kNN,就是所谓的K-近邻算法: [作用原理]: ...
随机推荐
- java 编译期常量
今天在看书的时候遇到了一个不是很懂的名词,是在think in java 这本书的第七章讲final关键字时讲到的.然后自己在网上查了一下知道了一些. 编译器常量就是:它的值在编译期就可以确定的常量. ...
- Java基础应用
Java集合类解析 List.Map.Set三个接口,存取元素时,各有什么特点? List 以特定次序来持有元素,可有重复元素.Set 无法拥有重复元素,内部排序.Map 保存key-value值,v ...
- Java Bean Validation 最佳实践
参数校验是我们程序开发中必不可少的过程.用户在前端页面上填写表单时,前端js程序会校验参数的合法性,当数据到了后端,为了防止恶意操作,保持程序的健壮性,后端同样需要对数据进行校验.后端参数校验最简单的 ...
- Element is not currently interactable and may not be manipulated
Element is not currently interactable and may not be manipulated:元素当前不可交互,并且可能无法操作. 解决方法: 调用该方法,智能等待 ...
- PB-日志-系统函数2.13.7Match()、MatchW()
---恢复内容开始--- Match() 功 能:确定字符串中是否包含指定模式的字符. 语 法:Match ( string, textpattern ) 参 数:string:string类型,指定 ...
- NSUserDefaults 简介,使用 NSUserDefaults 存储自定义对象
摘要: NSUserDefaults适合存储轻量级的本地数据,一些简单的数据(NSString类型的)例如密码,网址等,NSUserDefaults肯定是首选,但是如果我们自定义了一个对象,对象保存的 ...
- mysql导入乱码问题,centOS
CREATE DATABASE db_name DEFAULT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci;mysql -uroot -p --default ...
- 蚁群算法简介(part2: 蚁群算法之构造路径)
蚁群算法主要可以分为以下几个步骤:首先,蚁群中的每只蚂蚁都根据地面上信息素浓度的大小找出一条从原点通向终点的遍历所有城市一次的路径(构造路径):然后每只蚂蚁沿着自己刚刚找到的路径回溯,在路径经过的各个 ...
- 获取div或者元素相对于屏幕坐上角的绝对位置
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8&quo ...
- [POJ3111]K Best(分数规划, 二分)
题目链接:http://poj.org/problem?id=3111 求选k对数,使得上述式子值最大.容易想到设左边为一个值,对式子变形以下,得到sigma(v-r*w))==0的时候就是最大的,& ...