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机器学习实战之k-近邻算法
python算法实例 #The first machine learning algorithm--kNN ''' 导入科学计算包Numpy和运算符模块 ''' from numpy import * import operator def creatDataSet(): group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]) labels=['A',&#【机器学习】实践——使用k近邻算法改进约会网站的配对效果
文章目录 目录 文章目录 背景 一、准备数据 二、分析数据：数据可视化 工具：matplotlib插件 三、 准备数据：数据归一化 四、测试算法：作为完整程序验证分类器 五、使用算法：构建完整可用系统 总结 背景 海伦女士一直使用在线约会网站寻找适合自己的约会对象。尽管《机器学习实战》—— k-近邻算法
目录 一、k-近邻算法概述1. 准备：使用Python导入数据2. 从文本文件中解析数据3. 如何测试分类器 二、使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果1. 准备数据：从文本文件中解析数据2. 分析数据：使用Matplotlib 创建散点图3. 准备数据：归一化数值4. 测试算法：作为完整程序验证分类器Machine Learning in Action 读书笔记---第2章 k-近邻算法
Machine Learning in Action 读书笔记 第2章 k-近邻算法 文章目录 Machine Learning in Action 读书笔记一、k-近邻分类算法二、示例三、约会网站配对分类完整代码四、本章小结 一、k-近邻分类算法 简单的说，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 （1）方机器学习实战 第一章 约会网站预测 kNN python3实现
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Jul 13 09:17:41 2018 @author: wzy """ from matplotlib.font_manager import FontProperties import matplotlib.lines as mlines import matplotlib.pyplot as plt import time import numpy a吴裕雄--天生自然python机器学习：使用K-近邻算法改进约会网站的配对效果
在约会网站使用K-近邻算法 准备数据：从文本文件中解析数据 海伦收集约会数据巳经有了一段时间，她把这些数据存放在文本文件(1如1^及抓 比加 中，每 个样本数据占据一行，总共有1000行。海伦的样本主要包含以下3种特征： 每年获得的飞行常客里程数 玩视频游戏所耗时间百分比 每k-近邻算法（改进约会网站的配对效果）
示例背景： 我的朋友海伦一直使用在线约会网站寻找合适自己的约会对象。尽管约会网站会推荐不同的人选，但她并不是喜欢每一个人。经过一番总结，她发现曾交往过三种类型的人： （1）不喜欢的人； （2）魅力一般的人； （3）极具魅力的人； 尽管发现了上述规律，但海伦依然无法将约会网站推荐的匹配对象归入使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果
2.2 使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果 Helen交往过三种类型的人： 不喜欢的人 魅力一般的人 极具魅力的人 示例：在约会网站上使用k-近邻算法 （1）收集数据：提供文本文件； datingTestSet2.txt链接 https://files.cnblogs.com/files/