机器学习实战1-kNN最近邻算法

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机器学习实战笔记-k-近邻算法

机器学习实战笔记-k-近邻算法目录 1. k-近邻算法概述 2. 示例:使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果 3. 示例:手写识别系统 4. 小结本章介绍了<机器学习实战>这本书中的第一个机器学习算法:k-近邻算法,它非常有效而且易于掌握.首先,我们将探讨k-近邻算法的基本理论,以及如何使用距离测量的方法分类物品:其次我们将使用Python从文本文件中导入并解析数据:再次,本文讨论了当存在许多数据来源时,如何避免计算距离时可能碰到的一些常见错误:最后,利用实际的例子讲解如何使用k-近邻算…

机器学习实战(一)k-近邻算法

转载请注明源出处:http://www.cnblogs.com/lighten/p/7593656.html 1.原理本章介绍机器学习实战的第一个算法——k近邻算法(k Nearest Neighbor),也称为kNN.说到机器学习,一般都认为是很复杂,很高深的内容,但实际上其学习门栏并不算高,具备基本的高等数学知识(包括线性代数,概率论)就可以了,甚至一些算法高中生就能够理解了.kNN算法就是一个原理很好理解的算法,不需要多好的数学功底,这是一个分类算法(另一个大类是回归),属于监督学习的范…

《机器学习实战》——k-近邻算法Python实现问题记录（转载）

py2.7 : <机器学习实战> k-近邻算法 11.19 更新完毕原文链接 <机器学习实战>第二章k-近邻算法,自己实现时遇到的问题,以及解决方法.做个记录. 1.写一个kNN.py保存了之后,需要重新导入这个kNN模块.报错:no module named kNN. 解决方法:1.将.py文件放到 site_packages 目录下 2.在调用文件中添加sys.path.append("模块文件目录"):import sys sys.…

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python 2.7的,但是我安装的是python 3.6.2. 所以很关键的是,你必须得有一定的python基础.这里我推荐runoob的py3教程,通俗易懂.http://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html 注意:python2和python3是不兼容的 p…

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巧.我们都知道python中有Numby和Scipy这两个库,还有前段时间写的matplot库,绘图用的,大家可以参考下,实际这个算法是看懂之前的一些算法的实现. 上面我就简单介绍下这个算法实现,首先我们先肯定一个事前准备好的矩阵,这个多是事前聚类出来的或者通过专家估计出来的值. 为了这个分类矩阵和…

机器学习实战之kNN算法

机器学习实战这本书是基于python的,如果我们想要完成python开发,那么python的开发环境必不可少: (1)python3.52,64位,这是我用的python版本 (2)numpy 1.11.3,64位,这是python的科学计算包,是python的一个矩阵类型,包含数组和矩阵,提供了大量的矩阵处理函数,使运算更加容易,执行更加迅速. (3)matplotlib 1.5.3,64位,在下载该工具时,一定要对应好python的版本,处理器版本,matplotlib可以认为是python…