(1)k-近邻算法是分类数据最简单最有效的方法. (2)在将数据输入到分类器之前,必须将待处理数据的格式改变为分类器可以接受的格式. (3)所有的推荐模型都可以使用这个算法,只要将结果量化就行了,主要是要考虑权重的设计.# -*- coding:utf-8 -*-#数字型聚类分析from numpy import *import operatordef createDataSet(): group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]) labe…

虽然把text转成全部量化是可以的,但是还是需要把text转成numpy的形式(这个是必须掌握的) 在将数据输入到分类器之前,必须将待处理数据的格式改变为分类器可以接受的格式. 数据规范化.数据归一化.数据算法化.输出误差分析 代码: # -*- coding:utf-8 -*- from numpy import * def file2matrix(filename): fr = open(filename) numberOfLines = len(fr.readlines()) #get t…

# -*- coding:utf-8 -*- # import numpy as np #import numpy 和from numpy import *是不一样的 # # # import numpy,如果你使用numpy的属性都需要在前面加上numpy # # # # from numpy import * ,则不需要加入numpy # # # # 后者不建议使用,如果你下次引用和numpy里的函数一样的情况,就会出现命名冲突 # # 举个例子:将列表[1,2,3,4,5,6,7]生成nu…

最近想从头开始刷点基础些的题,正好有个网站有关于各大oj的题目分类(http://www.pythontip.com/acm/problemCategory),所以写了点脚本把hdu和poj的一些题目链接按分类爬下来,然后根据题目的AC数目来作为难度指标进行从易到难的排序: POJ       题目标号  通过数 搜索: 1011 336071664 201111321 197841753 185021979 182532386 161761742 122131915 120101579 950…

一.算法介绍 1. 算法是什么 算法是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制.也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出.如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题.不同的算法可能用不同的时间.空间或效率来完成同样的任务.一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量. 2.时间复杂度 在计算机科学中,算法的时间复杂度是一个函数,它定性描述了该算法的运行时间.这是一个关于代表算法输入值…

一.多层语法糖本质 """ 语法糖会将紧挨着的被装饰对象名字当参数自动传入装饰器函数中""" def outter(func_name): print('加载outter') def wrapper(*args, **kwargs): print('执行了wrapper') res = func_n…

前言 本系列教程基本就是摘抄<Python机器学习基础教程>中的例子内容. 为了便于跟踪和学习,本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本: Github仓库:https://github.com/Holy-Shine/Introduciton-2-ML-with-Python-notebook 系列教程总目录 Python机器学习基础教程 引子 假设有一名植物学爱好者对她发现的鸢尾花的品种很感兴趣.她收集了每朵鸢尾花的一些测量数据:花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和…

一.KNN算法概述 邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一.所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法.KNN是一种分类(classification)算法,它输入基于实例的学习(instance-based learning),属于懒惰学习(lazy learning)即KNN没有显式的学习过程,也就是说没有训练阶段,数据…

1.分类分析 分类(Classification)指的是从数据中选出已经分好类的训练集,在该训练集上运用数据挖掘分类的技术,建立分类模型,对于没有分类的数据进行分类的分析方法. 分类问题的应用场景:分类问题是用于将事物打上一个标签,通常结果为离散值.例如判断一副图片上的动物是一只猫还是一只狗,分类通常是建立在回归之上. 本文主要讲基本的分类方法 ----- KNN最邻近分类算法  KNN最邻近分类算法 ,简称KNN,最简单的机器学习算法之一. 核心逻辑:在距离空间里,如果一个样本的最接近的K个邻…

在计算机视觉研究当中,HOG算法和LBP算法算是基础算法,但是却十分重要.后期很多图像特征提取的算法都是基于HOG和LBP,所以了解和掌握HOG,是学习计算机视觉的前提和基础. HOG算法的原理很多资料都可以查到,简单来说,就是将图像分成一个cell,通过对每个cell的像素进行梯度处理,进而根据梯度方向和梯度幅度来得到cell的图像特征.随后,将每个cell的图像特征连接起来,得到一个BLock的特征,进而得到一张图片的特征.Opencv当中自带HOG算法,可以直接调用,进行图像的特征提取.但…