一、KNN算法概述KNN可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一，注意KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像（Kmeans是无监督学习算法），但却是有本质区别的。那么什么是KNN算法呢，接下来我们就来介绍介绍吧。二、KNN算法介绍KNN的全称是K Nearest Neighbors,意思是K个最近的邻居，从这个名字我们就能看出一些K
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2024-04-07 15:47:16
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本人不是专业的python使用者，所以就不按照KNN的算法写推到代码了，直接运用机器学历里面运用得比较多，而且比较简单的sklearn包scikit-learn（简称sklearn）是目前最受欢迎，也是功能最强大的一个用于机器学习的Python库件。它广泛地支持各种分类、聚类以及回归分析方法比如支持向量机、随机森林、DBSCAN等等，由于其强大的功能、优异的拓展性以及易用性，目前受到了很多数据科学
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2023-10-13 21:29:27
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源码包安装一、注意事项1、应该选择哪种软件包？（建议）如果软件包是给大量客户提供访问，建议使用源码包安装，如LAMP环境搭建，因为源码包效率更高。如果软件包是给Linux底层使用，或只给少量客户访问，建议使用rpm包安装，因为rpm包简单。如果不考虑软件效率，用哪种方式都可以。2、源码包是从哪里来的？rpm包是光盘中直接包含的，所以不需要用户单独下载。而源码包是通过官方网站下载的，如果需要使用，是
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2024-03-16 10:29:08
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很多初学者不知道如何正确的安装Python，简单写下。Python语言有两个重要版本，Python2和Python3，二者语法有差异。Python2已经成为了历史，现在全世界用的都是Python3版本。我们安装的也是 Python3版本，适用于Windows 7和 Ｗindows 10系统。1. 下载Python安装包这里选择比较流行的 Python 3.9.0 的 64 位版本，点击下
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2023-07-06 13:45:18
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## 实现"iostat没有需要安装哪个安装包"的步骤
为了解决这个问题，我们可以按照以下步骤来实现：
1. 确定操作系统：首先，我们需要确定操作系统的类型，因为不同的操作系统可能会有不同的安装方法和包管理器。常见的操作系统包括Linux，Windows和MacOS。
2. 查找软件包：根据所使用的操作系统，我们需要查找相应的软件包。这可以通过使用操作系统的包管理器或在官方软件仓库中搜索来完成
原创
2023-09-27 12:43:47
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# 用Python安装包需要联网的流程
## 目录
- [引言](#引言)
- [步骤](#步骤)
- [步骤一：安装Python](#步骤一：安装Python)
- [步骤二：安装包管理工具pip](#步骤二：安装包管理工具pip)
- [步骤三：联网安装包](#步骤三：联网安装包)
- [总结](#总结)
## 引言
在Python开发中，我们常常需要使用第三方包来扩展Pyth
原创
2023-09-21 01:00:41
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# KNN算法Python包实现教程
## 简介
K近邻（K Nearest Neighbors）算法是一种常见的分类和回归算法，它通过计算样本之间的距离来确定新样本的类别。在这篇文章中，我将教会你如何使用Python包来实现KNN算法。
## 整体流程
下面是实现KNN算法的整体流程，我们将按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据预处
原创
2024-01-20 06:37:32
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功能：备份文件夹、能将文件的不同版本备份下来，并且每个有不同的名字 #! python3
# backupToZip.py - 备份文件的不同版本到压缩文件中
import zipfile,os
#folder-指定需要备份的文件夹
def backupToZip(folder):
#获得绝对路径，以后就使用这样的方式来进行使用地址，不去上来就让path=‘绝对地址’了
fo
目录前言安装库导入库解析文档示例提取数据示例CSS选择器实例小项目总结 前言 解释器，以解析网页，然后提供一些函数，从页面中提取所需要的数据,目前是Python爬虫中最常用的模块之一。 安装库 在使用前需要安装库，这里建议安装bs4，也就是第四版本，因为根据官方文档第三版的已经停止更新。同时安装lxml解释器pip3 install b
KNN（K-Nearest Neighbor） K 近邻算法，K近邻就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。KNN算法用于监督学习分类模型，预测结果是离散的机器学习算法。 KNN算法原理： 1、计算每个测试数据与每个训练数据的距离（相识度）； 2、按照距离升序，对训练集数据进行排序； 3、获取距离最近的k个邻居，获取这k个邻居中的众数（取其中
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2023-05-27 14:41:59
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在几位志同道合的小伙伴的带领下，开始了机器学习的路程，然而一切并不是想象的那么简单，因此本文记录了自己的学习路程，希望还能坚持做好这件事。 KNN算法是机器学习中属于比较简单的算法，容易理解和阅读。1.KNN的应用 客户流失预测、欺诈侦测等（更适合于稀有事件的分类问题）2.优缺点 - 优点：这是一个简单有效的算法，易于理解，易于实现； - 缺点：必须保存全部数据集，如果训练集过大，消耗大量
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2024-04-23 14:57:30
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KNN算法解析根据《机器学习实战》P191.重新自己实现K邻近算法 并 2.生成随机数据测试 算法步骤 1. 数据形状：为方便理解，设该数据集样本有50个数据，label50个(代表各个数据样本所属的类别)，50个特征。Dataset shape：input_data.shape = (50, 50)label.shape=(50, 1)设有1个新的数据，要使用 KNN算法 以及以上 50个数据集
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2024-03-27 15:55:12
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KNN算法 基本思想
2009年02月08日 星期日 16:42 KNN（K 最近邻居）算法该算法的基本思路是：在给定新文本后，考虑在训练文本集中与该新文本距离最近（最相似）的 K 篇文本，根据这 K 篇文本所属的类别判定新文本所属的类别，具体的算法步骤如下：STEP ONE:根据特征项集合重新描述训练文本向量STEP TWO:在新文本到达后，根据特征词分词新文本，确定新文本
目录一 INCA7.2 的安装步骤二 INCA 的操作使用方法 三 INCA 进行数据的刷写附录：常用的快捷键 一 INCA7.2 的安装步骤通过百度网盘分享的文件：inca 链接：https://pan.baidu.com/s/1_lf8ol7UJuvm6PTf7JSrBw 提取码：6FU5 1. 首先 INCA 安装包主要包括 INCA 软
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2024-03-18 19:10:35
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每次想在电脑上搞个Linux环境，没有搞个笔记，很麻烦，于是自己记录一下。一：先安装虚拟机1.下载虚拟机https://www.virtualbox.org/ 下载virtualBox虚拟机。下载最新的吧，免得总会有许多奇怪的问题。https://download.virtualbox.org/virtualbox/6.0.24/VirtualBox-6.0.24-139119-Win.
AppServ(php环境安装包)是一个功能强大的PHP环境集成安装包，安装十分方便，按照提示操作即可，包括PHP、mysql、phpMyAdmin 等工具，需要的朋友就来IT猫扑下载吧！AppServ(php环境安装包)介绍appserv 是集php mysql Apache于一体的PHP环境集成安装包。AppServ 作为一个知名的php环境一键安装包，用于一键架设 PHP 环境的工具，它把P
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2024-04-02 06:51:16
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说明HAProxy的核心功能负载均衡：L4和L7两种模式，支持RR/静态RR/LC/IP Hash/URI Hash/URL_PARAM Hash/HTTP_HEADER Hash等丰富的负载均衡算法健康检查：支持TCP和HTTP两种健康检查模式会话保持：对于未实现会话共享的应用集群，可通过Insert Cookie/Rewrite Cookie/Prefix Cookie，以及上述的多种Hash
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2024-08-13 16:28:51
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Python 在国外的官网好多地方都打不开，所以找来供需要的朋友下载。Python是一种即译式的，互动的，面向对象的编程语言，它包含了模组式的操作，异常处理，动态资料形态，十分高层次的动态资料结构，以及类别的使用。常常被拿来跟Java、Perl等语言相比较的一个物件导向的Script程序语言，与Java一样使用具有跨平台移植特性Bytecode，语法清晰，易学易用，可与其他语言混合使用，有不少专业
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2023-08-14 12:53:55
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1、第一家 GraphQL 即服务公司瞄准开源数据库 PostgreSQL 作为第一家 GraphQL-as-a-Service 公司，Hasura 推出了其开源 GraphQL 引擎，这是目前唯一可立即将 GraphQL-as-a-Service 添加到现有基于 Postgres 应用程序中的解决方案。基于此，开发人员可以在几分钟之内使用 Grap
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2024-08-16 07:07:14
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# Python实现随机森林需要安装的包
## 1. 流程表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. | 安装scikit-learn包 |
| 2. | 导入RandomForestClassifier |
| 3. | 创建随机森林分类器 |
| 4. | 训练模型 |
| 5. | 进行预测 |
## 2. 操作步骤及代码
### 步骤1：安装scikit
原创
2024-03-10 03:34:48
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