KNN-手写数字数据集: 使用sklearn中的KNN算法工具包( KNeighborsClassifier)替换实现分类器的构建,注意使用的是汉明距离; 分段解释代码: import os
import pandas as pd
from Levenshtein import hamming导入所需的库,包括os用于文件操作,pandas用于数据处理,以及hamm…
优化——添加网格搜索和交叉验证
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection imp…
目的:分类对象为:
1.不喜欢的人 not at all
2.魅力一般的人 in small doses
3.极具魅力的人 in large doses 1. kNN算法代码:
def classify0(inX,dataSet,labels,k):dataSetSize dataSet.shape[0]diffMattile(inX,(dataSetSize,1))-data…
机器学习笔记之K近邻学习算法 引言回顾:投票法回顾:明可夫斯基距离 K \mathcal K K近邻算法算法描述 K \mathcal K K值的选择小插曲:懒惰学习与急切学习 KD \text{KD} KD树描述及示例 K \mathcal K K近邻 VS \text{ VS } VS 贝叶斯最优分类器…