样本: 代码:有几处与教程不同,自行修改 import pandas as pd import numpy as np from sklearn import svm from sklearn import model_selection #此处与教程不同,模块更改 #1.读取数据,此处不添加 index_col=0 因为会没有最左边的0,1,2,3那一列,导致后续ix换col索引出现问题 data = pd.read_csv('D:\python_source\Machine_study\mo…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets, linear_model,svm from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classfication(): ''' 加载用于分类问题的数据集 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 iris 数据集 iris=datasets.lo…

公司坐标:重庆 岗位:C++后台开发 面试时长:45分钟 主要问题记录: (1)手写代码 冒泡算法的实现: /**   * 冒泡排序:C++   *   * @author skywang   * @date 2014/03/11   */       #include <iostream>   using namespace std;       /*   * 冒泡排序   *   * 参数说明:   * a -- 待排序的数组   * n -- 数组的长度   */   void bubb…

\(\newcommand{\RNum}[1]{\uppercase\expandafter{\romannumeral #1\relax}}\) T1 一道可以暴力撵标算的题-- Description 给定二维平面上\(N(≤60000)\)个有权值的点\((X_i,Y_i)(\in[0,10^9])\),点权\(Z_i\in[0,10^9]\). 有\(M(≤10000)\)次操作,操作\(Ⅰ\)是询问一个边平行于坐标轴的矩形中权值第\(K\)小的点,操作\(Ⅱ\)是交换两个点的权值. 时…

样本 北京,2959.19,730.79,749.41,513.34,467.87,1141.82,478.42,457.64天津,2459.77,495.47,697.33,302.87,284.19,735.97,570.84,305.08河北,1495.63,515.90,362.37,285.32,272.95,540.58,364.91,188.63山西,1406.33,477.77,290.15,208.57,201.50,414.72,281.84,212.10内蒙古,1303.9…

理论学习: 3. 算法详述        3.1 步骤:      为了判断未知实例的类别,以所有已知类别的实例作为参照      选择参数K      计算未知实例与所有已知实例的距离      选择最近K个已知实例      根据少数服从多数的投票法则(majority-voting),让未知实例归类为K个最邻近样本中最多数的类别        3.2 细节:      关于K      关于距离的衡量方法:          3.2.1 Euclidean Distance(欧式距离) 定…

样本: 代码: import numpy as np import PIL.Image as image from sklearn.cluster import KMeans def loadData(filePath): f = open(filePath, 'rb') #二进制形式打开文件 data = [] img = image.open(f) m, n = img.size #获取图片的大小 for i in range(m): #将每个像素点RGB颜色处理到0-1 for j in…

样本 代码: import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.datasets import load_iris #加载鸢尾花数据集导入函数 data = load_iris()#加载数据,array([[5.1 3.5 1.4 0.2].....]) #print(data) y = data.target #各50个 0,1,2 暂不明作用, #print(y) X = da…

理论原理部分可以看这一篇:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6109551.html 这里是实战部分.参考了 http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747778.html 采用了三个案例,分别对应聚类.回归和协同过滤的算法. 我觉得很好,需要每一个都在实际系统中试一下. 更多api介绍可以参考 http://spark.apache.org/docs/2.0.1/ml-guide.html 1.1 聚类实例 1.1.1 …

第2章 k-近邻算法 KNN 概述 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.分类时,对新的实例,根据其 k 个最近邻的训练实例的类别,通过多数表决等方式进行预测.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…