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k-近邻算法的Python实现
k-近邻算法的Python实现 一、概述 k-近邻算法（k-Nearest Neighbour algorithm），又称为KNN算法，是数据挖掘技术中原理最简单的算法。KNN的工作原理：给定一个已知标签类别的训练数据集，输入没有标签的新数据后，在训练数据集中找到与新数据最邻近的k个实例，如果这k个实例的多数属于某个机器学习调试k-近邻算法
1.1 实验原理 电影名称打斗镜头接吻镜头电影类型电影11101爱情片电影2589爱情片电影31085动作片电影41158动作片 表1.1 表1.2 使用k-近邻算法分类一个电影是爱情片还是动作片,表中红色点属于什么电影？ 通过两点距离公式，，我们可以得到如下结果： (101,20)->动作片(108,5)的距离约吴恩达机器学习笔记week16——推荐系统 Recommender Systems
吴恩达机器学习笔记week16——推荐系统 Recommender Systems 16-1.问题规划 Problem formulation——机器学习自动学习选取一系列适合的特征16-2.基于内容的推荐算法 Content-based recommendations16-3.协同过滤 Collaborative filtering——特征学习16-4.协同过滤算法 Co使用Selenium爬取豆瓣电影前100的爱情片相关信息
slenium入门小练手之使用Selenium爬取豆瓣电影前100的爱情片相关信息 文章目录 什么是Selenium1.准备工作1.1 安装Selenium1.2 浏览器驱动安装1.3 环境变量添加1.4 小试牛刀 2.相关步骤2.1 引入相关模块2.2 获取信息2.3 设置等待时间2.3.1 显式等待2.3.2 隐式等待2.3.3 强机器学习入门——KNN电影分类
KNN电影分类 1构建已经分类好的原始数据集 为了方便验证，这里使用python的字典dict构建数据集，然后再将其转化成DataFrame格式。 import pandas as pd #定义字典 rowdata={'电影名称':['无问西东','后来的我们','前任3','红海行动','唐人街探案','战狼2'], '打斗镜