KNN项目实战——改进约会网站的配对效果 1.项目背景: 海伦女士一直使用在线约会网站寻找适合自己的约会对象.尽管约会网站会推荐不同的人选,但她并不是喜欢每一个人.经过一番总结,她发现自己交往过的人可以进行如下分类: 不喜欢的人 魅力一般的人 极具魅力的人 2.项目数据  海伦收集约会数据已经有了一段时间,她把这些数据存放在文本文件datingTestSet.txt中,每个样本数据占据一行,总共有1000行. datingTestSet.txt数据集下载  海伦收集的样本数据主要包含以下3种特征…

今天读<机器学习实战>读到了使用k-临近算法改进约会网站的配对效果,道理我都懂,但是看到代码里面的数据样本集 datingTestSet2.txt 有点懵,这个样本集在哪里,只给了我一个文件名,没有任何内容啊. 上网百度了这个文件名,发现很多博主的博客里可以下载,我很好奇,同样是读<机器学习实战>,他们是从哪里下载的数据样本集呢?就重新读了这本书.终于在“关于本书”最后的“作者在线里面”找到了网址!就是这个,大家需要可以来这里下载. http:/www.manning.com/Ma…

目录 实战内容 用sklearn自带库实现kNN算法分类 将内含非数值型的txt文件转化为csv文件 用sns.lmplot绘图反映几个特征之间的关系 参考资料 @ 实战内容 海伦女士一直使用在线约会网站寻找适合自己的约会对象.尽管约会网站会推荐不同的人选,但她并不是喜欢每一个人.经过一番总结,她发现自己交往过的人可以进行如下分类: 不喜欢的人 魅力一般的人 极具魅力的人 海伦收集约会数据已经有了一段时间,她把这些数据存放在文本文件datingTestSet.txt中,每个样本数据占据一行,总共…

使用Python实现k-近邻算法的一般流程为: 1.收集数据:提供文本文件 2.准备数据:使用Python解析文本文件,预处理 3.分析数据:可视化处理 4.训练算法:此步骤不适用与k——近邻算法 5.测试算法:使用海伦提供的部分数据作为测试样本.测试样本与非测试样本的区别在于:测试样本是已经完成分类的数据,如果预测分类与实际类别不一样,则标记为一个错误. 6.使用算法:产生简单的命令行程序,然后海伦可以输入一些特征数据来判断对方是否为自己喜欢的类型. 一.数据集介绍: 海伦女士一直使用在线约会…

摘自:<机器学习实战>,用python编写的(需要matplotlib和numpy库) 海伦一直使用在线约会网站寻找合适自己的约会对象.尽管约会网站会推荐不同的人选,但她没有从中找到喜欢的人.经过一番总结,她发现曾交往过三种类型的人: 1.不喜欢的人( 以下简称1 ): 2.魅力一般的人( 以下简称2 ): 3.极具魅力的人(以下简称3 ) 尽管发现了上述规律,但海伦依然无法将约会网站推荐的匹配对象归入恰当的分类.她觉得可以在周一到周五约会哪些魅力一般的人,而周末则更喜欢与那些极具魅力的人为伴…

示例背景: 我的朋友海伦一直使用在线约会网站寻找合适自己的约会对象.尽管约会网站会推荐不同的人选,但她并不是喜欢每一个人.经过一番总结,她发现曾交往过三种类型的人: (1)不喜欢的人: (2)魅力一般的人: (3)极具魅力的人: 尽管发现了上述规律,但海伦依然无法将约会网站推荐的匹配对象归入恰当的分类,她觉得可以在周一到周五约会那些魅力一般的人,而周末则更喜欢与那些极具魅力的人为伴.海伦希望我们的分类软件可以更好地帮助她将匹配对象划分到确切的分类中.此外,海伦还收集了一些约会网站未曾记录的数据信…

一.背景 海伦女士一直使用在线约会网站寻找适合自己的约会对象.尽管约会网站会推荐不同的任选,但她并不是喜欢每一个人.经过一番总结,她发现自己交往过的人可以进行如下分类 不喜欢的人 魅力一般的人 极具魅力的人 海伦收集约会数据已经有了一段时间,她把这些数据存放在文本文件datingTestSet.txt中,每个样本数据占据一行,总共有1000行. 海伦收集的样本数据主要包含以下3种特征: 每年获得的飞行常客里程数 玩视频游戏所消耗时间百分比 每周消费的冰淇淋公升数 二.准备数据:数据的解析 在将上…

在约会网站使用K-近邻算法 准备数据:从文本文件中解析数据 海伦收集约会数据巳经有了一段时间,她把这些数据存放在文本文件(1如1^及抓 比加 中,每 个样本数据占据一行,总共有1000行.海伦的样本主要包含以下3种特征: 每年获得的飞行常客里程数 玩视频游戏所耗时间百分比 每周消费的冰淇淋公升数 将文本记录到转换NumPy的解析程序 import operator from numpy import * from os import listdir def file2matrix(filenam…

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1 定义数据集导入函数 import numpy as np """ 函数说明:打开并解析文件,对数据进行分类:1 代表不喜欢,2 代表魅力一般,3 代表极具魅力 Parameters: filename - 文件名 Returns: returnMat - 特征矩阵 classLabelVector - 分类Label向量 """ def file2matrix(filename): # 打开文件 fr = open(filename) # 读…