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
- d20161012
Milk-run 供应商信息维护 基本信息,电子围栏 外部订单导入[或者录入页面] 订单基本信息,载具信息,物料信息,备注(外协还是华为导入订单,订单内容是否内部投递一样,是否需要导入附加,导入后是否 ...
- js手风琴
<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8&qu ...
- filter-自己的理解
在配置filter中的拦截功能时候 ,我们在web.xml中进行配置文件.filter过滤文件有系统自己带有的,还有就是我们手写的filter文件.网页调用servlter的时候,我们可以在此之前调用 ...
- MySQL常用语句
第1章 SQL结构化语言 1.什么是SQL? SQL,英文全称Structured Query Language,中文意思是结构化查询语言,它是一种关系型数据库中的数据进行定义和操作的语言方法,是大多 ...
- eval 简单应用
--> 循环来定义变量 //想定义四个变量 one,two,three,four var initVar = ['one','two','three','four']; initVar.for ...
- linux驱动中printk的使用注意事项
今天在按键驱动中增加printk(KERN_INFO "gpio_keys_gpio_isr()\n");在驱动加载阶段可以输出调试信息,但驱动加载起来后的信息,在串口端看不到输出 ...
- GOLANG 基本数据类型 整型
基本数据类型-整型 种类 有符号(负号) int8 int16 int32 int64 无符号(无符号) uint8 uint16 uint32 uint64 架构特定(取决于系统位 ...
- ip封包
I P封包 從一直以來討論至今﹐我們都不斷地接觸到“封包”這個詞﹐相信您也很有興趣想知道這個“封包”究竟是個什麼樣的東東吧﹗下面就讓我們一起看看一個IP封包究竟包含了那些內容. 擷取IP封包 如果您的 ...
- XPath使用实例
实例 1基本的XPath语法类似于在一个文件系统中定位文件,如果路径以斜线 / 开始, 那么该路径就表示到一个元素的绝对路径 //BBB 选择所有BBB元素 /AAA/CCC 选择 ...
- Kerberos是怎么工作的?
Kerberos是一种计算机网络授权协议,用来在非安全网络中,对个人通信以安全的手段进行身份认证. 采用客户端/服务器结构,并且能够进行相互认证,即客户端和服务器端均可对对方进行身份认证. 关键要素 ...