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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',&#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kNN之改进约会网站配对效果(附源码)
kNN之改进约会网站配对效果(附源码) Fighting365 机器学习算法与Python学习 kNN实战之改进约会网站配对效果 本篇文章紧接上一篇（），在（）中我们首先简单的介绍了一下KNN算法的基本原理，然后以约会网站的配对为实战背景，使用python编程实现了从文本文件中解析数据，并使用matplotlib创建吴裕雄--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 每机器学习-归一化
def autoNorm(dataSet):#归一化，使用公式为 newValue=(oldValue-min)/(max-min) minVals = dataSet.min(0) maxVals = dataSet.max(0) ranges = maxVals - minVals normDataSet = zeros(shape(dataSet)) m = dataSet.shape[0] normDataSet = dataSet - til