<机器学习实战>知识点笔记目录 K-近邻算法(KNN)思想: 1,计算未知样本与所有已知样本的距离 2,按照距离递增排序,选前K个样本(K<20) 3,针对K个样本统计各个分类的出现次数,取最大次数的分类为未知样本的分类 函数classify0虽然只有短短的几行代码,涉及的知识点却非常多,具体的知识点整理如下: 一.程序清单2-1笔记1,shape函数shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数,它的功能是查看矩阵或者数组的维数.比如:group = array(…

kNN算法笔记 标签(空格分隔): 机器学习 kNN是什么 kNN算法是k-NearestNeighbor算法,也就是k邻近算法.是监督学习的一种.所谓监督学习就是有训练数据,训练数据有label标好(也就是分类分好的).kNN的思路是,对于需要测试的数据,把它和训练集中的每个数据都进行距离计算,距离最近的前k个结果中,所对应的label出现次数最多的,就是这个测试数据所属的label(类别). kNN一般步骤 按照<machine learning in action>一书中的通用步骤走一遍…

算法笔记 参考资料:https://wenku.baidu.com/view/25540742a8956bec0975e3a8.html sg函数大神详解:http://blog.csdn.net/luomingjun12315/article/details/45555495 sg[i]定义,从i走一步能到达的j的sg[j]以外的最小值,那么从sg函数值为x的状态出发,我们能转移到sg值为0,1,...,x-1的状态 对于某个人来说,0是他的必败态,sg[0] = 0 我们从这个状态出发,用d…

一开始学习函数式编程语言就被告知函数式编程语言是一种“定义式”的语言,而不是一种命令式的语言,在学习haskell的函数语法时,此感觉更加强烈,haskell的函数定义倾向于一种类似C++里面的switch /case 的语义,将函数所处理的事情分类,然后定义好每个分类该如何返回.所以我的函数笔记主要就haskell函数里的几种分类情况进行讨论: condition expression 语法类似于if then else ;允许嵌套,但是每个if  必须对应一个else 否则语法报错.示例如下…

本篇笔记记录的是关于返回函数中的局部值. 我们知道,在函数中创建的局部变量会随着函数的调用过程的结束,也即其对应函数栈帧的清除,而结束其生命周期.那么,如果我们把这个局部变量返回,就有可能存在该变量对应的数据已经清除,而发生错误.所以,我们在返回值的时候一定要注意.那到底详细的情况是怎么样的呢?先上结论:对于在函数中定义的局部变量,如果是以指针或者引用的形式返回,那么将产生错误的结果.如果是以传值的方式返回,那么将没问题,因为返回的是对象的副本,它在函数结束之后仍然存在.关于创建副本这个问题,现…

本文主要记录<Machine Learning In Action>中第二章的内容.书中以两个具体实例来介绍kNN(k nearest neighbors),分别是: 约会对象预测 手写数字识别 通过“约会对象”功能,基本能够了解到kNN算法的工作原理.“手写数字识别”与“约会对象预测”使用完全一样的算法代码,仅仅是数据集有变化. 约会对象预测 1 约会对象预测功能需求 主人公“张三”喜欢结交新朋友.“系统A”上面注册了很多类似于“张三”的用户,大家都想结交心朋友.“张三”最开始通过自己筛选的…

本章介绍第一个机器学习算法:A-近邻算法,它非常有效而且易于掌握.首先,我们将探讨女-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?7««^从文本文件中导人并解析数据: 再次,本书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匕近邻算法改进约会网站和手写数字识别系统. 一.K-近邻算法概述--------->K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. 工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作训练样本集…

本文申明:本系列的所有实验数据都是来自[美]Peter Harrington 写的<Machine Learning in Action>这本书,侵删. 一案例导入:玛利亚小姐最近寂寞了,然后她就准备在一个在线社交网站搞网恋,但是凡是都有一个选择,按照她以往的经验,她接触了三种人: 1:不喜欢的人 2:魅力一般的人 3:特别有魅力的人 但是啊,尽管发现了这三类人,但是她还是无法甄别她究竟喜欢哪种人.所以她就求助我们,如果给她当这个月老.---------那我们就把这个实践叫做月老实践吧. 二案…

第11章 泛型算法 1.概述 泛型算法依赖于迭代器,而不是依赖容器,需要指定作用的区间,即[开始,结束),表示的区间,如上所示 此外还需要元素是可比的,如果元素本身是不可比的,那么可以自己定义比较函数. 2.常用的泛型算法函数: fill,fill_n, copy, replace, sort, unique, count_if, stable_sort 此外在有一个谓词函数会结合以上的函数使用,像sort, count_if等 3.再谈迭代器 (1)插入迭代器 back_inserter, f…

1.KNN算法 KNN算法即K-临近算法,采用测量不同特征值之间的距离的方法进行分类. 以二维情况举例:         假设一条样本含有两个特征.将这两种特征进行数值化,我们就可以假设这两种特种分别为二维坐标系中的横轴和纵轴,将一个样本以点的形式表示在坐标系中.这样,两个样本直接变产生了空间距离,假设两点之间越接近越可能属于同一类的样本.如果我们有一个待分类数据,我们计算该点与样本库中的所有点的距离,取前K个距离最近的点,以这K个中出现次数最多的分类作为待分类样本的分类.这样就是KNN算法.…