KNN Python实现 ''' k近邻(kNN)算法的工作机制比较简单,根据某种距离测度找出距离给定待测样本距离最小的k个训练样本,根据k个训练样本进行预测. 分类问题:k个点中出现频率最高的类别作为待测样本的类别 回归问题:通常以k个训练样本的平均值作为待测样本的预测值 kNN模型三要素:距离测度.k值的选择.分类或回归决策方式 ''' import numpy as np class KNNClassfier(object): def __init__(self, k=5, distanc…

数据 标称型和数值型 算法 归一化处理:防止数值较大的特征对距离产生较大影响 计算欧式距离:测试样本与训练集 排序:选取前k个距离,统计频数(出现次数)最多的类别 def classify0(inX, dataSet, labels, k): ''' :param inX: 测试样本(arr) :param dataSet: 训练数据集(arr) :param labels: 类别(list) :param k:(int) :return: 类别 ''' #计算距离 dataSetSize =…

本文实现了一个KNN算法,准备用作词频统计改进版本之中,这篇博文是从我另一个刚开的博客中copy过来的. KNN算法是一个简单的分类算法,它的动机特别简单:与一个样本点距离近的其他样本点绝大部分属于什么类别,这个样本就属于什么类别,算法的主要步骤如下: 1.计算新样本点与已知类别数据集中样本点的距离. 2.取前K个距离最近的(最相似的)点. 3.统计这K个点所在类别出现的频率. 4.选择出现频率最高的点作为新样本点的类别. KNN算法的优点在于一般精度高,对于异常的噪音数据不敏感.KNN一个明显…

介绍 本系列教程基本就是搬运<Python机器学习基础教程>里面的实例. Github仓库 使用 jupyternote book 是一个很好的快速构建代码的选择,本系列教程都能在我的Github仓库找到对应的 jupyter notebook . Github仓库:https://github.com/Holy-Shine/Introduciton-2-ML-with-Python-notebook 系列教程入口 Python机器学习基础教程-第1章-鸢尾花的例子KNN Python机器学习…

facenet dl  face recognition  一.运行facenet 验证lfw数据集效果: python2.7 src/validate_on_lfw.py ~/dataset/lfw 20180402-114759 验证两张人脸: python2.7 src/compare.py 20180402-114759 img/1.jpg img/2.jpg 训练测试,作者使用的是SVM: python src/classifier.py TRAIN demo/dataset/trai…

RESCALING attribute data to values to scale the range in [0, 1] or [−1, 1] is useful for the optimization algorithms, such as gradient descent, that are used within machine learning algorithms that weight inputs (e.g. regression and neural networks).…

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------…

向@yangliuy大牛学习NLP,这篇博客是数据挖掘-基于贝叶斯算法及KNN算法的newsgroup18828文本分类器的JAVA实现(上)的Python实现.入门为主,没有太多自己的东西. 1. 数据集 Newsgroup新闻文档集,含有20000篇左右的Usenet文档,平均分配在20个新闻组,即有20个文件夹.现在用的Newsgroup18828新闻文档集是经过处理的,即每篇文档只属于一个新闻组. 2. 预处理,对每篇文档进行文本处理,为后续构造字典.提取特征词做准备 # -*- cod…

二.Python实现 对于机器学习而已,Python需要额外安装三件宝,分别是Numpy,scipy和Matplotlib.前两者用于数值计算,后者用于画图.安装很简单,直接到各自的官网下载回来安装即可.安装程序会自动搜索我们的python版本和目录,然后安装到python支持的搜索路径下.反正就python和这三个插件都默认安装就没问题了. 另外,如果我们需要添加我们的脚本目录进Python的目录(这样Python的命令行就可以直接import),可以在系统环境变量中添加:PYTHONPATH…

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…