#coding:utf-8 from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt iris_dataset = load_iris() # 获取数据# print("keys

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

原理解析 KNN-全称K-Nearest Neighbor,最近邻算法,可以做分类任务,也可以做回归任务,KNN是一种简单的机器学习方法,它没有传统意义上训练和学习过程,实现流程如下: 1.在训练数据集中,找到和需要预测样本最近邻的K个实例: 2.分别统计这K个实例所属的类别,最多的那个类别就是样本预测的类别(多数表决法): 对于回归任务而言,则是求这K个实例输出值的平均值(选择平均法): 因此,该算法的几个重点在于: 1.K值的选取,K值的不同直接会导致最终结果的不同: 选择较小的k值,就相当

Python实现kNN(k邻近算法) 运行环境 Pyhton3 numpy科学计算模块 计算过程 st=>start: 开始 op1=>operation: 读入数据 op2=>operation: 格式化数据 op3=>operation: 计算测试文本到全部训练文本的距离 op4=>operation: 找出最优的k个距离 op5=>operation: 归一化k个距离 e=>end st->op1->op2->op3->op4->

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.

一.概述 KNN(K-最近邻)算法是相对比较简单的机器学习算法之一,它主要用于对事物进行分类.用比较官方的话来说就是:给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例, 这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中.为了更好地理解,通过一个简单的例子说明. 我们有一组自拟的关于电影中镜头的数据: 那么问题来了,如果有一部电影 X,它的打戏为 3,吻戏为 2.那么这部电影应该属于哪一类? 我们把所有数据通过图表显示出来(圆点代表的是自拟的数据,也称训练集:

title: 可爱的豆子--使用Beans思想让Python代码更易维护 toc: false comments: true date: 2016-06-19 21:43:33 tags: [Python, Java, 经验] category: Python --- 我曾经是一个对Java非常反感的人,因为Java的语法非常啰嗦.而用惯了动态类型的Python再使用静态类型的Java就会觉得多出了很多的工作量. 因为工作的关系,我开始使用Java来做项目.在这个过程中,我发现Java在某些方面

if __name__== "__main__" 的意思(作用)python代码复用 转自:大步's Blog  http://www.dabu.info/if-__-name__-__main__-mean-function-python-code-reuse.html 有人在学习python脚本时会发现有的脚本下面有几行代码;   1 2 if __name__== "__main__": main() 不明白其中的意思,其实这就是方便我们代码复用的,我们可以在

1 原则 在开始讨论Python社区所采用的具体标准或是由其他人推荐的建议之前,考虑一些总体原则非常重要. 请记住可读性标准的目标是提升可读性.这些规则存在的目的就是为了帮助人读写代码,而不是相反. 本小节讨论你所需记住的一些原则. 1.1 假定你的代码需要维护 人们很容易倾向相信某时所完成的工作在未来不需要添加一部分或对其维护.这是由于很难预料到未来的需求,以及低估自己造成Bug的倾向.然而,所写代码很少不被修改一直存在. 如果你假设自己所写代码会"一劳永逸"的无需之后进行阅读.调试

树结构是一种抽象数据类型,在计算机科学领域有着非常广泛的应用.一颗树可以简单的表示为根, 左子树, 右子树. 而左子树和右子树又可以有自己的子树.这似乎是一种比较复杂的数据结构,那么真的能像我们在标题中所说的那样,用一行Python代码就可以实现吗? 一行代码实现? 由于树形结构的外层和内层有着相似的结构,所以多可以用递归的方式定义树.再利用Python中提供的defaultdict,我们就可以很轻松地定义树了,而且只有一行代码. from collections import defaultd

用Sphinx自动生成python代码注释文档 pip install -U sphinx 安装好了之后,对Python代码的文档,一般使用sphinx-apidoc来自动生成:查看帮助mac-abeen:doc_logic abeen$ sphinx-apidoc --helpUsage: sphinx-apidoc [options] -o <output_path> <module_path> [exclude_path, ...] Look recursively in &

一.需要准备的事情 1.当然是自己的Python代码包了: 2.注册PyPI的一个账号. 二.详细介绍 1.代码包的结构: application \application __init__.py myapplication.py ...... \docs README.txt setup.py 2.说明 setup.py是不可缺少的,定义了代码包的详细信息,我们也是通过该模块进行打包,上传等操作. docs是项目文档,可以通过sphinx生成.可在setup模块中通过参数实现,long_des

老板叫我帮他测一个命令在windows下消耗的时间,因为没有装windows那个啥工具包,没有timeit那个命令,于是想自己写一个,原理很简单: REM timeit.bat echo %TIME% call %* echo %TIME% 然后两个时间减一下就可以了,但是总是自己去减始终不方便,最好能直接算好打印出来. 因为涉及到时间格式的解析,时间的运算,在batch下比较困难,自然就想到了python或者perl脚本,这里首先想到的是python的-c参数: REM timeit.bat

ROS系统中提供了测试框架,可以实现python/c++代码的单元测试,python和C++通过不同的方式实现, 之后的两篇文档分别详细介绍各自的实现步骤,以及测试结果和覆盖率的获取. ROS系统中python代码测试介绍 关于测试代码的写法细节请参考官方wiki文档,http://wiki.ros.org/unittest,本文主要说明使用中的坑. ROS中python代码的测试可以有两种实现方式一是节点级的集成测试,可以测试节点创建和消息收发的整个过程:二是代码级的单元测试,在测试用例中导入

在现在的异常机制处理的比较完善的编码系统里面,让计算机完全崩溃无法操作的代码还是不多的.今天就无意运行到这段python代码,运行完,计算机直接崩溃,任务管理器都无法调用,任何键都用不了,只能强行电源关机.稍微分析了下,应该是list对iterator object处理有漏洞,导致程序无法响应,内存占用迅速暴涨,不过也还是不能解释为什么终结进程都不行.有没有人能帮忙回答下原因呢?先谢谢了 这是一段关于yield的代码: def yield_2(): a, b = 0, 1 while 1: yi

习惯了java,c++之类的宽容,初学python,被它摆了道下马威,写if else,竟然必须要我正确用缩进格式,原来在python里不能用括号来表示语句块,也不能用开始/结束标志符来表示,而是靠缩进来表示,好吧,我以后多注意 空白在Python中是重要的.事实上行首的空白是重要的.它称为缩进.在逻辑行首的空白(空格和制表符)用来决定逻辑行的缩进层次,从而用来决定语句的分组. 这意味着同一层次的语句必须有相同的缩进.每一组这样的语句称为一个块.我们将在后面的章节中看到有关块的用处的例子. 你需

一个 11 行 Python 代码实现的神经网络 2015/12/02 · 实践项目 · 15 评论· 神经网络 分享到:18 本文由 伯乐在线 - 耶鲁怕冷 翻译,Namco 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:iamtrask.欢迎加入翻译组. 概要:直接上代码是最有效的学习方式.这篇教程通过由一段简短的 python 代码实现的非常简单的实例来讲解 BP 反向传播算法. 代码如下:   X = np.array([ [0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1] ]) y

批处理可以很方便地和其它各种语言混合编程,除了好玩,还有相当的实用价值, 比如windows版的ruby gem包管理器就是运用了批处理和ruby的混合编写, bathome出品的命令工具包管理器bcn 使用了bat+jscript的混编实现的. cn-dos和bathome论坛里先后有帖子介绍和示范了批处理和各种语言脚本的混合编程,有兴趣可以搜索看看. python不挑剔文件后缀,只要程序中包含正确的python代码都可以用python 解释器解释执行. 批处理与python的混合编程方法很简

XGBoost参数调优完全指南(附Python代码):http://www.2cto.com/kf/201607/528771.html https://www.zhihu.com/question/41354392 [以下转自知乎] https://www.zhihu.com/question/45487317 为什么xgboost/gbdt在调参时为什么树的深度很少就能达到很高的精度? XGBoost除去正则和并行的优化,我觉得和传统GBDT最核心的区别是:1. 传统GBDT的每颗树学习的是

paip.输入法编程--英文ati化By音标原理与中文atiEn处理流程 python 代码为例 #---目标 1. en vs enPHati 2.en vs enPhAtiSmp 3.cn vs enPHati 4. cn vs enPhAtiSmp #两个方法,一个获得enPhAtied代码,一个获得哪的smp版本.. def convert2atiEnPnNoSpltr(old):        a=old.replace("@", "").replace(

paip.输入法英文词库的处理 python 代码 o4 目标是eng>>>中文>>atian 当输入非atian词的时候儿,能打印出 atian pinyin >>>english提示．．  ,在根据英文输入．． ＝＝＝＝＝下载源词库 要下载一个格式好的词库文件还是很困难的．．几乎没．．只好自己写兰．．． 下载一个-GRE 8k词库．．excel,删除不要的datasheet,导入mysql 格式如下: abandon    v./n.放弃:放纵