3.2_k-近邻算法案例分析

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3.2_k-近邻算法案例分析

k-近邻算法案例分析本案例使用最著名的”鸢尾“数据集,该数据集曾经被Fisher用在经典论文中,目前作为教科书般的数据样本预存在Scikit-learn的工具包中. 读入Iris数据集细节资料 from sklearn.datasets import load_iris # 使用加载器读取数据并且存入变量iris iris = load_iris() # 查验数据规模 iris.data.shape # 查看数据说明(这是一个好习惯) print iris.DESCR 通过上述代码对数…

机器学习之利用KNN近邻算法预测数据

前半部分是简介, 后半部分是案例 KNN近邻算法: 简单说就是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类(k-Nearest Neighbor,KNN) 优点: 精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定缺点:时间复杂度高.空间复杂度高 1.当样本不平衡时,比如一个类的样本容量很大,其他类的样本容量很小,输入一个样本的时候,K个临近值中大多数都是大样本容量的那个类,这时可能就会导致分类错误.改进方法是对K临近点进行加权,也就是距离近的点的权值大,距离远的点权值小. 2.计算量较大,每个待分类的样本都…

机器学习入门KNN近邻算法(一)

1 机器学习处理流程: 2 机器学习分类: 有监督学习主要用于决策支持,它利用有标识的历史数据进行训练,以实现对新数据的表示的预测 1 分类分类计数预测的数据对象是离散的.如短信是否为垃圾短信,用户是否喜欢电子产品常用方法: K近邻.朴素贝叶斯.决策树.SVM 2 回归回归技术预测的数据对象是连续值.例如温度变化或时间变化.包括一元回归和多元回归,线性回归和非线性回归常用方法: 线性回归.逻辑回归.岭回归无监督学习主要用于知识发现,在历史数据中发现隐藏的模式或内在结构 1 聚类聚…

02机器学习实战之K近邻算法

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…

【MySQL】排序原理与案例分析

前言排序是数据库中的一个基本功能,MySQL也不例外.用户通过Order by语句即能达到将指定的结果集排序的目的,其实不仅仅是Order by语句,Group by语句,Distinct语句都会隐含使用排序.本文首先会简单介绍SQL如何利用索引避免排序代价,然后会介绍MySQL实现排序的内部原理,并介绍与排序相关的参数,最后会给出几个"奇怪"排序例子,来谈谈排序一致性问题,并说明产生现象的本质原因. 排序优化与索引使用为了优化SQL语句的排序性能,最好的情况是避免排序,合理利用索…

从K近邻算法谈到KD树、SIFT+BBF算法

转自 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674 ,感谢july的辛勤劳动前言前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:http://weibo.com/1580904460/z1PosdcKj:2.神经网络:http://weibo.com/1580904460/yBmhfrOGl:3.编程艺术第28章:http://weibo.com/1580904460/z4ZGFiDcY.你看到,blog内…

WebLogic集群案例分析

WebLogic集群案例分析 2012年8月,某证券交易系统(采用Weblogic中间件),由于基金业务火爆,使系统压力太大,后台服务器频繁死机时,这时工程师们紧急调试系统及恢复操作,等完成这些操作花掉了1天的时间,前端的所有任务都不得不停止,以等待系统恢复最终造成证券交易系统一整天不能服务的重大事故,从以上情形可以看出提高证券交易系统的高可用性是多么重要,这直接关系到到证券投资业务的正常开展.下文为大家介绍如何搭建Weblogic集群高可用案例,其主要介绍如何配置WebLogic集群,拓扑如图…