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…

应用kNN算法预测豆瓣电影用户的性别 摘要 本文认为不同性别的人偏好的电影类型会有所不同,因此进行了此实验.利用较为活跃的274位豆瓣用户最近观看的100部电影,对其类型进行统计,以得到的37种电影类型作为属性特征,以用户性别作为标签构建样本集.使用kNN算法构建豆瓣电影用户性别分类器,使用样本中的90%作为训练样本,10%作为测试样本,准确率可以达到81.48%. 实验数据 本次实验所用数据为豆瓣用户标记的看过的电影,选取了274位豆瓣用户最近看过的100部电影.对每个用户的电影类型进行统计.…

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. 关于K最近邻算法,非常好的一篇文章:KNN算法理解 写在前面的:Python2.7 数据iris: http://pan.baidu.com/s/1bHuQ0A   测试数据集: iris的第1行数据: 训练数据: iris的2到150行数据 #coding:utf-8 import pand…

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…

kNN是一种常见的监督学习方法.工作机制简单:给定测试样本,基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k各训练样本,然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测,通常,在分类任务中可使用“投票法”,即选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果:在回归任务中可以使用“平均法”,即将这k个样本的实值输出标记的平均值作为预测结果:还可以基于距离远近进行加权平均或加权投票,距离越近的样本权重越大.[1] kNN的伪代码如下:[2] 对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作: (1)计算已知类别数据集…

__author__ = '糖衣豆豆' from numpy import * from os import listdir import operator #从列方向扩展 #tile(a,(size,1)) #实现KNN算法,需要指定k,需要测试数据集,需要训练数据集,类别名(标签), def knn(k,testdata,traindata,labels): #通过shape获得行数 traindatasize=traindata.shape[0] #扩展testdata的维数,tile函数…

看了原理,总觉得需要用具体问题实现一下机器学习算法的模型,才算学习深刻.而写此博文的目的是,网上关于K-NN解决此问题的博文很多,但大都是调用Python高级库实现,尤其不利于初级学习者本人对模型的理解和工程实践能力的提升,也不利于Python初学者实现该模型. 本博文的特点: 一 全面性地总结K-NN模型的特征.用途 二  基于Python的内置模块,不调用任何第三方库实现 博文主要分为四部分: 基本模型(便于理清概念.回顾模型) 对待解决问题的重述 模型(算法)和评价(一来,以便了解模型特点…

kNN(k-nearest neighbor algorithm)算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性.简单地说,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. - 优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定. - 缺点:计算复杂度高.空间复杂度高. - 适用数据范围:数值型和标称型. 举个简单的例子,一群男生和一群女生,我们知道他们的身高和性别. 如下表格: 身高 性别 165 女 16…

所谓的KNN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. 这里举一个很简单的例子来理解一下KNN算法的原理,假设有以下数据,根据微信.电话.短信联系的次数将朋友进行归类为认识.普通.好友三个类别,如下: 根据A-J的特征来确定K应该属于哪一类朋友? 那么就可以用下面的代码来进行归类: #! /usr/bin/env python # enco…

1.Python实现KNN算法 输入:inX:与现有数据集(1xN)进行比较的向量   dataSet:已知向量的大小m数据集(NxM)   个标签:数据集标签(1xM矢量)   k:用于比较的邻居数(应为奇数)输出:最受欢迎的类标签(归类问题) # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Apr 16 23:01:54 2017 @author: SimonsZhao kNN: k Nearest Neighbors Input:…

Python实现Knn算法 关键词:KNN.K-近邻(KNN)算法.欧氏距离.曼哈顿距离  KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类.它的的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.K通常是不大于20的整数.KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象.该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. 在KNN中,通过计算对象间距离来作为各个对象之间的非相似性指标,避免了对象之…

K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一.该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.谁和我隔得近,我就跟谁是一类,有点中国古语说的近墨者黑近朱者赤意思.KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象.该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理,但在类…

具体knn算法概念参考knn代码python实现上面是参考<机器学习实战>的代码,和knn的思想 # _*_ encoding=utf8 _*_ import numpy as npimport tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 导入手写体识别的数据mnist = input_data.read_data_sets("../data", one_hot=T…

(一)KNN依旧是一种监督学习算法 KNN(K Nearest Neighbors,K近邻 )算法是机器学习全部算法中理论最简单.最好理解的.KNN是一种基于实例的学习,通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离,然后选取K(K>=1)个距离近期的邻居进行分类推断(投票法)或者回归.假设K=1.那么新数据被简单分配给其近邻的类.KNN算法算是监督学习还是无监督学习呢?首先来看一下监督学习和无监督学习的定义.对于监督学习.数据都有明白的label(分类针对离散分布,回归针对连续分布),依据机器学习产…

前面一个博客我们用Scikit-Learn实现了中文文本分类的全过程,这篇博客,着重分析项目最核心的部分分类算法:朴素贝叶斯算法以及KNN算法的基本原理和简单python实现. 3.1 贝叶斯公式的推导 简单介绍一下什么是贝叶斯: 让我们从一个故事开始. 1 看着后视镜往前开车 想象这么一个场景,我开着车,经过笔直的大道,快速地往下一个路口驶去.我知道,到了下一个路口就要右转了. 这件事情很简单,我坐在驾驶室内,看到下一个路口,往右边打方向盘就好了: 突然,不管什么原因(这故事是我写的,可以安排…

(1):list的排序算法: 参考链接:http://blog.csdn.net/horin153/article/details/7076321 示例: DisListSorted = sorted(DisList, key = lambda DisList: DisList[1], reverse =False) 使用lambda函数,利用元素索引作为key: 在 Python 中, 当需要对一个 list 排序时, 一般可以用 list.sort() 或者 sorted(iterable[…

一.KNN简介 1.KNN算法也称为K邻近算法,是数据挖掘分类技术之一.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. 2.KNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性.该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. KNN算法在类别决策时,只与极少量的相邻样本有关.由于KNN算法主要靠周围有限的邻近的样本,而不是靠判别类…

实验设备与软件环境 硬件环境:内存ddr3 4G及以上的x86架构主机一部 系统环境:windows 软件环境:Anaconda2(64位),python3.5,jupyter 内核版本:window10.0 实验内容和原理 (1)实验内容: 使用k近邻算法改进约会网站的配对效果.海伦使用约会网址寻找适合自己的约会对象,约会网站会推荐不同的人选.她将曾经交往过的的人总结为三种类型:不喜欢的人.魅力一般的人.极具魅力的人.尽管发现了这些规律,但依然无法将约会网站提供的人归入恰当的分类.使用KNN算…

kNN算法 算法优缺点: 优点:精度高.对异常值不敏感.无输入数据假定 缺点:时间复杂度和空间复杂度都很高 适用数据范围:数值型和标称型 算法的思路: KNN算法(全称K最近邻算法),算法的思想很简单,简单的说就是物以类聚,也就是说我们从一堆已知的训练集中找出k个与目标最靠近的,然后看他们中最多的分类是哪个,就以这个为依据分类. 函数解析: 库函数 tile() 如tile(A,n)就是将A重复n次 a = np.array([0, 1, 2]) np.tile(a, 2) array([0,…

在上一篇博文中,我们对KNN算法思想及流程有了初步的了解,KNN是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类,也就是说对于每个样本数据,需要和训练集中的所有数据进行欧氏距离计算.这里简述KNN算法的特点: 优点:精度高,对异常值不敏感,无数据输入假定 缺点:计算复杂度高,空间复杂度高 适用数据范围:数值型和标称型(具有有穷多个不同值,值之间无序)    knn算法代码: #-*- coding: utf-8 -*- from numpy import * import operatorimport…

邻近算法(k-NearestNeighbor) 是机器学习中的一种分类(classification)算法,也是机器学习中最简单的算法之一了.虽然很简单,但在解决特定问题时却能发挥很好的效果.因此,学习kNN算法是机器学习入门的一个很好的途径. kNN算法的思想非常的朴素,它选取k个离测试点最近的样本点,输出在这k个样本点中数量最多的标签(label).我们假设每一个样本有m个特征值(property),则一个样本的可以用一个m维向量表示: X =( x1,x2,... , xm ),  同样地…

1 KNN 算法 knn,k-NearestNeighbor,即寻找与点最近的k个点. 2 KNN numpy实现 效果: k=1 k=2 3 numpy 广播,聚合操作. 这里求距离函数,求某点和集合中所有点的距离 def getDistance(points): return np.sum((points[:,np.newaxis,:]-points[np.newaxis,:,:])**2,axis=-1) points[:,np.newaxis,:]-points[np.newaxis,:…

KNN(K Nearest Neighbor) 还是先记几个关键公式 距离:一般用Euclidean distance   E(x,y)√∑(xi-yi)2 .名字这么高大上,就是初中学的两点间的距离嘛. 还有其他距离的衡量公式,余弦值(cos),相关度(correlation) 曼哈顿距离(manhatann distance).我觉得针对于KNN算法还是Euclidean distance最好,最直观. 然后就选择最近的K个点.根据投票原则分类出结果. 首先利用sklearn自带的的iris…

KNN简介 K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一.KNN分类算法属于监督学习. 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来,当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时,便可以对其进行分类.但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象呢,其次就是存在一个测试对象同时与多个训练对象匹配,导致一个训练对象被分到了多个类的问题,基于这些问题呢,就产生了KNN. 算法思路 KNN是通过测量…

1. KNN算法 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. K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.KNN算法可用于多分类,KNN算法不仅可以用于分类,还可以用于回归.通过找出一个样本的…

1.KNN 简介:knn算法是监督学习中分类方法的一种.它又被叫k近邻算法,是一个概念极其简单而分类效果又很优秀的分类算法. 核心思想:在训练集中选出离输入的数据最近的k个数据,根据这k个数据的类别判断输入数据的类别,k个数据的类别判断方法可以是k个中出现次数最多的类别,也可以根据距离计算权重,再选出权重最大的类别,等等. 准确率的制约:k值的大小和判断类别的方法 2.数据源 分别给出两类由正太分布随机的200个点,并将两类一前一后合并,最后以矩阵的形式存放入dataset: x1 = nump…

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…

1.算法讲解 KNN算法是一个最基本.最简单的有监督算法,基本思路就是给定一个样本,先通过距离计算,得到这个样本最近的topK个样本,然后根据这topK个样本的标签,投票决定给定样本的标签: 训练过程:只需要加载训练数据: 测试过程:通过之前加载的训练数据,计算测试数据集中各个样本的标签,从而完成测试数据集的标注: 2.代码 具体代码如下: #!/usr/bin/env/ python # -*- coding: utf-8 -*- import csv import random from m…

学习 machine learning 的最低要求是什么?  我发觉要求可以很低,甚至初中程度已经可以.  首先要学习一点 Python 编程,譬如这两本小孩子用的书:[1][2]便可.   数学方面,只需要知道「两点间距离」的公式(中学的座标几何会读到). 这本书第二章介绍 kNN 算法,包括 Python 程序: 其他章节的数学要求可能不同,但我目的是想说明,很多实用的人工智能的原理,其实也很简单的. kNN 是什么?  For example: 开始时,所有 data points 的 l…

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…