KNN核心算法函数,具体内容如下
#! /usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # fileName : KNNdistance.py # author : zoujiameng@aliyun.com.cn import math def getMaxLocate(target): # 查找target中最大值的locate maxValue = float("-inFinIty") for i in range(len(target)): if maxValue < target[i]: maxValue = target[i] flag = i return flag def KDistance(K, dest, source): destlen = len(dest) source1len = len(source[1]) sourcelen = len(source) KNN = [] locate = source # 准备从source中剔除N-K个最大值 if destlen == source1len: for i in range(sourcelen): delta = 0 for j in range(source1len):# 毕达哥拉斯公式 delta += (dest[j] - source[i][j])*(dest[j] - source[i][j]) KNN.append(math.sqrt(delta)) for k in range(sourcelen, K, -1): flag = getMaxLocate(KNN) #print("%s 最大元素位置为%d" % (KNN, flag)) KNN.remove(KNN[flag]); locate.remove(locate[flag])# 移除对应位置的元素 #print(locate) return locate # 返回最终K个最接近的元素 else: return None
假设你在伯克利开个小小的面包店,每天都做新鲜面包,需要根据如下一组特征预测当天该烤多少条面包:
a. 天气指数1~5(1表示天气很糟,5表示天气非常好);
b. 是不是周末或节假日(周末或节假日为1,否则为0);
c. 有没有活动(1表示有,0表示没有)。
已知
historyA(5, 1, 0) = 300
historyB(3, 1, 1) = 225
historyC(1, 1, 0) = 75
historyD(4, 0, 1) = 200
historyE(4, 0, 0) = 150
historyF(2, 0, 0) = 50
回归:周末,天气不错
Now(4, 1, 0) = "htmlcode">
#! /usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # fileName : KNNdistance.py # author : zoujiameng@aliyun.com.cn if __name__ == "__main__": history = {} history[5, 1, 0] = 300 history[3, 1, 1] = 225 history[1, 1, 0] = 75 history[4, 0, 1] = 200 history[4, 0, 0] = 150 history[2, 0, 0] = 50 dest = [4, 1, 0] source = [] for i in history: source.append(i) print(source) from KNNdistance import KDistance K = 4 locate = KDistance(K, dest, source) avg = 0 for i in range(len(locate)): avg+=history[locate[i]] avg/=K print("回归结果:今天应该烤%d个面包" % round(avg))
KNN算法:
- 创建分类系统
- 分类(分组),特征抽取(得到相似程度)
- 回归,即预测数值
- KNN算法真的是很有用,堪称你进入神奇的机器学习领域的领路人!机器学习旨在让计算机更聪明。你见过一个机器学习的例子:创建推荐系统。
- OCR指的是光学字符识别 (optical character recognition),这意味着你可拍摄印刷页面的照片,计算机将自动识别出其中的文字。Google使用OCR来实现图书数字化。
- 一般而言,OCR算法提取线段、点和曲线等特征。
- OCR中的特征提取要复杂得多,但再复杂的技术也是基于KNN等简单理念的。这些理念也可用于语音识别和人脸识别。你将照片上传到Facebook时,它有时候能够自动标出照片中的人物,这是机器学习在发挥作用!
- OCR的第一步是查看大量的数字图像并提取特征,这被称为训练(training)。大多数机器学习算法都包含训练的步骤:要让计算机完成任务,必须先训练它。
samples:
a. 垃圾邮件过滤器, 使用一种简单算法——朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes classifier)
b. 预测股票市场, 使用机器学习来预测股票市场的涨跌真的很难。对于股票市场,如何挑选合适的特征呢?股票昨天涨了,今天也会涨,这样的特征合适吗?又或者每年五月份股票市场都以绿盘报收,这样的预测可行吗?在根据以往的数据来预测未来方面,没有万无一失的方法。未来很难预测,由于涉及的变量太多,这几乎是不可能完成的任务。
conclude:
机器学习是个很有趣的领域,只要下定决心,你就能很深入地了解它。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
- 【原神】V5.0攻略 | 林尼攻略一图流
- 李翊君.1993-相思的烈酒【上华】【WAV+CUE】
- 古巨基.1998-LEO.KU(国)【千禧年代】【WAV+CUE】
- 郭子.2001-原来你什么都不想要创作集丫滚石】【WAV+CUE】
- 《使命召唤:黑色行动6》新预告公布!10月25日发售
- Atlus《暗喻幻想》媒体评分汇总:高分好评如潮!
- 2024金摇杆奖提名揭晓 《黑神话》角逐最佳视觉设计!
- 群星《新说唱2024 第3期 (上)》[320K/MP3][32.76MB]
- 群星《新说唱2024 第3期 (上)》[FLAC/分轨][95.38MB]
- 群星《新说唱2024 第3期 (下)》[320K/MP3][31.36MB]
- 幻兽帕鲁手游什么时候正式上线 最新消息一览
- 西普大陆BOSS位置盘点 解锁天启纪元玩法
- 西普大陆精灵进阶培养攻略 精灵养成指南
- dnf手游法控法系职业哪个强 dnf手游法控法系职业强度排行
- 魔兽世界血藤护目镜图纸在哪买 wlk血藤护目镜图纸购买位置介绍