学习曲线的目的是选择更好的模型参数.以最近邻算法为例,选取最近的多少个数据点,才能达到最优.可以控制训练集不动,调整最近的点的个数,绘制学习曲线. import matplotlib.pyplot as plt score = [] krange=range(1,21) # K值取值范围 for i in krange: clf=KNN(n_neighbors=i) clf=clf.fit(Xtrain,Ytrain) score.append(clf.score(Xtest,Ytest)) p…

机器学习新手,接触的是<机器学习实战>这本书,感觉书中描述简单易懂,但对于python语言不熟悉的我,也有很大的空间.今天学习的是k-近邻算法. 1. 简述机器学习 在日常生活中,人们很难直接从原始数据本身获得所需信息.而机器学习就是把生活中无序的数据转换成有用的信息.例如,对于垃圾邮件的检测,侦测一个单词是否存在并没有多大的作用,然而当某几个特定单词同时出现时,再辅以考虑邮件的长度及其他因素,人们就可以更准确地判定该邮件是否为垃圾邮件. 机器学习分为监督学习和无监督学习,其中: (1)监督学…

#得到分类数据和测试数据 import pymysql import struct from numpy import * a=['']*20 #存图像 分类数据 b=[[0]*76800]*20#存图像 分类数据 c=[0]*76800#存图像 测试数据 def connectSql_1(): conn = pymysql.connect(host='192.168.9.163', user='hlyxtmi', passwd='19560530', db='tmi-ds', charset=…

K近邻(KNN):分类算法 * KNN是non-parametric分类器(不做分布形式的假设,直接从数据估计概率密度),是memory-based learning. * KNN不适用于高维数据(curse of dimension) * Machine Learning的Python库很多,比如mlpy(更多packages),这里实现只是为了掌握方法 * MATLAB 中的调用,见<MATLAB分类器大全(svm,knn,随机森林等)> * KNN算法复杂度高(可用KD树优化,C中可以用…

使用Python管理数据库   这篇文章的主题是如何使用Python语言管理数据库,简化日常运维中频繁的.重复度高的任务,为DBA们腾出更多时间来完成更重要的工作.文章本身只提供一种思路,写的不是很全面,主要起个抛砖引玉的作用.希望能通过此篇文章激发起大家学习python的兴趣. 关于Python Python作为目前最流行的编程语言之一, 在人工智能.统计分析等领域都有着非常广泛的应用.这两年借助人工智能,流行程度甚至一度超越了java等老牌语言.Python的语法相当直观.简洁.易懂,没有过…

  Python自然语言处理入门 原文链接:http://python.jobbole.com/85094/ 分享到:20 本文由 伯乐在线 - Ree Ray 翻译,renlytime 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:Nitin Madnani.欢迎加入翻译组. 本文从概念和实际操作量方面,从零开始,介绍在Python中进行自然语言处理.文章较长,且是PDF格式. (作者案:本文是我最初发表在<ACM Crossroads>Volume 13,Issue 4 上的完整修订版.之所以修订是…

很多测试开发工程师尤其是刚入行的同学对编程语言和技术栈选择问题特别关注,毕竟掌握一门编程语言要花不少时间成本,也直接关系到未来的面试和就业(不同企业/项目对技术栈要求也不一样),根据自身情况做一个相对正确的选择确实要比盲目投入更明智也更高效. 目前最常见的情况是纠结选择 Java 还是 Python?关于这个问题,我搜索了之前的相关博客,也特意请教了几位资深的测试技术专家,在这里做一个汇总整理,集“各家”之言供大家参考.也欢迎各位朋友根据自己的经验回帖补充意见. P.S. 有一点需要强调,关于编…

目录 2.1低而长的学习曲线 2.2Python的优势 2.3在你的计算机中安装Python 2.4如何运行Python程序 2.5文本编辑器 2.6寻求帮助 Python语言是一种流行的编程语言,在生物信息学和网络编程中广泛应用.Python之所以能被生物学家广泛使用,是因为它特别适合用来解决生物信息学问题. Python也是一个应用程序,就像你在计算机中安装的其他应用程序一样.对于大多数生物学实验室使用的各种操作系统来说,Python(完全免费)都存在其中并时刻运行着.计算机中的Python…

Python股票数据分析 最近在学习基于python的股票数据分析,其中主要用到了tushare和seaborn.tushare是一款财经类数据接口包,国内的股票数据还是比较全的 官网地址:http://tushare.waditu.com/index.html#id5.seaborn则是一款绘图库,通过seaborn可以轻松地画出简洁漂亮的图表,而且库本身具有一定的统计功能. 导入的模块: import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sn…

k-临近算法 算法步骤 k 临近算法的伪代码,对位置类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作: 计算已知类别数据集中的每个点与当前点之间的距离: 按照距离递增次序排序: 选取与当前点距离最小的k个点: 确定前k个点所在类别的出现频率: 返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类. Python 代码为 kNN.py 的 classify0方法. def classify0(inX, dataSet, label, k): ''' kNN 算法实现函数 输入参数解释如下 inX: 输入数…