import matplotlib.pyplot as plt from scipy import sparse import numpy as np import matplotlib as mt import pandas as pd from IPython.display import display from sklearn.datasets import load_iris import sklearn as sk from sklearn.model_selection impor…

KNN最近的规则,主要的应用领域是未知的鉴定,这一推断未知的哪一类,这样做是为了推断.基于欧几里得定理,已知推断未知什么样的特点和最亲密的事情特性: K最近的邻居(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,这是一个理论上更加成熟的方法,习算法之中的一个.该方法的思路是:假设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仅仅根据最邻近的一个或者几个样本的…

手写数字digits分类,这可是深度学习算法的入门练习.而且还有专门的手写数字MINIST库.opencv提供了一张手写数字图片给我们,先来看看 这是一张密密麻麻的手写数字图:图片大小为1000*2000,有0-9的10个数字,每5行为一个数字,总共50行,共有5000个手写数字.在opencv3.0版本中,图片存放位置为 /opencv/sources/samples/data/digits.png 我们首先要做的,就是把这5000个手写数字,一个个截取出来,每个数字块大小为20*20.直接将…

基本流程: 1.计算测试实例到所有训练集实例的距离: 2.对所有的距离进行排序,找到k个最近的邻居: 3.对k个近邻对应的结果进行合并,再排序,返回出现次数最多的那个结果. 交叉验证: 对每一个k,使用验证集计算,记录k对应的错误次数,取错误数最小的k # -*- coding: utf-8 -*- import os import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import math import operator #按照8:2的比例…

KNN最近邻算法原理 KNN英文全称K-nearst neighbor,中文名称为K近邻算法,它是由Cover和Hart在1968年提出来的 KNN算法原理: 1. 计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离: 2. 按照距离递增次序排序: 3. 选择与当前距离最小的k个点: 4. 确定前k个点所在类别的出现概率 5. 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   如果数据集中序号1-12为已知的电影分类,分为喜剧片.动作片.爱情片三个种类,使用的特征值分别为搞笑镜头.打斗镜头.拥抱镜…

''' Created on 2017年5月21日 @author: weizhen ''' #Tensorflow的另外一个高层封装TFLearn(集成在tf.contrib.learn里)对训练Tensorflow模型进行了一些封装 #使其更便于使用. #使用TFLearn实现分类问题 #为了方便数据处理,本程序使用了sklearn工具包, #更多信息可以参考http://scikit-learn.org from sklearn import model_selection from sk…

filename='g:\data\iris.csv' lines=fr.readlines()Mat=zeros((len(lines),4))irisLabels=[]index=0for line in lines: line=line.strip() if len(line)>0: listFromline=line.split(',') irisLabels.append(listFromline[-1]) Mat[index,:]=listFromline[0:4] index=in…

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…

 自写代码: # Author Chenglong Qian from numpy import * #科学计算模块 import operator #运算符模块 def createDaraSet(): group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])#创建4行2列的数组 labels=['A',"A",'B','B']#标签列表 return group,labels group,labels=createDaraSet() '''k…

KNN最邻近规则,主要应用领域是对未知事物的识别,即推断未知事物属于哪一类,推断思想是,基于欧几里得定理,推断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近: K近期邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比較成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之中的一个.该方法的思路是:假设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仅仅根据最邻近…