以前使用knn都是调用sklearn包里面的程序,这次自己尝试编写一下程序,如果有不足之处还望大家指点~首先knn的原理其实很简单,先给模型训练数据,接着来一条测试数据,就去与所有训练数据计算距离,选出距离最小的k条(k近邻,k最好为奇数,避免不好决策的问题),看这k条数据最多的类标,然后将测试数据的类标取为该类标。 废话不多说,直接上代码,注解都写得十分清楚了# -*- coding: utf-
转载 2023-07-07 23:34:21
100阅读
# Python 线性回归(不调) 线性回归是一种基本的统计学方法,用于建立自变量与因变量之间的线性关系模型。在这篇文章中,我们将从零开始用 Python 实现一个简单的线性回归。 ## 什么是线性回归 线性回归试图通过一条直线来描述数据之间的关系,该直线可以用公式表示为: $$ y = wx + b $$ 其中: - \( y \) 是因变量。 - \( x \) 是自变量。 -
原创 2024-10-23 05:52:01
49阅读
# KNN算法及其在Python中的实现 K最近邻(KNN)算法是一种简单而有效的监督学习算法,适合用于分类和回归。它的核心思想是通过测量不同样本之间的距离,进行邻近类的预测。在Python中,我们可以使用多个来实现KNN算法,其中最受欢迎的是`scikit-learn`(通常缩写为`sklearn`)。本文将介绍KNN算法的基本原理、如何使用Python实现,并给出具体的代码示例。 ##
原创 7月前
63阅读
1. 回顾KNN算法步骤计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离按照距离递增次序排序;选取与当前点距离最小的 k 个点;确定前 k 个点所在类别的出现频率;返回前 k 个点出现频率最高的类别作为当前点的预测类别即我们只要计算出样本点与样本集中的每个样本的距离,接着排序并选出距离最近的k个点,并统计这k个点所属的类别,占比多的就是待测样本所属类别。2. 简易python代码实现准备样本点 我选取了
# 在Python不调读取GML数据的探讨 GML(Geography Markup Language)是一种用于表示地理信息的XML格式。它在地理信息系统(GIS)中非常常用,因为它可以非常方便地存储和传输地理数据。虽然Python有很多强大的可以轻松处理GML文件(如 `lxml`、`gdal` 等),但有时我们可能希望实现一个简单的方案,而不依赖于这些。本文将带你了解如何利用Py
原创 9月前
45阅读
椭圆曲线定义设Fp 表示具有p个元素的有限域,p > 3为一个素数。椭圆曲线上的有理点集合E(Fp)定义为判别式 = 4a3 + 27b2 != 0(平滑无奇点)点的加法设E(Fp)上两点P = (x1, y1), Q = (x2, y2)P + Q = R是指过P和Q的直线与曲线的另一交点关于x轴的对称点(P=Q时是切线)PQ:y = cx + d设R的关于x轴对称点:(x3, c * x
初识函数可读性,复用性强定义之后,可以在任何需要它的地方调用所有函数 只定义不调用不会执行先定义后调用def  函数名(): #    函数体    return 返回值函数调用函数名()不接收返回值有返回值 返回值 = 函数名 接收返回值返回值return三种情况    没有返回值  1、不写return,2、只写r
一、Knn第三方参数及涉及的函数参数介绍(1)neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights='uniform', algorithm='auto', leaf_size=30, p=2, metric='minkowski', metric_params=None, n_jobs=1)n_neighbors:用于指定近邻样本个数K,默
# Python如何安装knn ## 问题描述 在机器学习领域中,K最近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)是一种简单而有效的分类算法。在Python中,我们通常使用第三方来实现KNN算法。本文将介绍如何安装KNN,并提供代码示例来解决一个具体的问题。 ## 安装KNNPython中,我们通常使用scikit-learn来实现KNN算法。scikit-learn
原创 2024-02-23 07:23:42
408阅读
(1)kNN算法_手写识别实例——基于Python和NumPy函数1、kNN算法简介kNN算法,即K最近邻(k-NearestNeighbor)分类算法,是最简单的机器学习算法之一,算法思想很简单:从训练样本集中选择k个与测试样本“距离”最近的样本,这k个样本中出现频率最高的类别即作为测试样本的类别。下面的简介选自wiki百科:http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9
转载 2024-08-28 11:55:50
410阅读
# 项目方案:使用纯Python实现微积分计算 ## 项目背景 微积分是一门重要的数学分支,在科学、工程、经济等多个领域都有广泛的应用。虽然有许多强大的数值计算,诸如NumPy和SciPy,可以帮助我们进行微积分计算,但本项目旨在开发一个不依赖任何外部的简单微积分计算工具。通过手写实现,我们将深入理解微积分的底层原理,同时锻炼Python编程技能。 ## 项目目标 1. 实现基本的微积
原创 9月前
62阅读
标签:各位志同道合的同仁请点击上方关注本教程是基于Python语言的深入学习。本次主要介绍MySql数据软件的安装。不限制语言语法,对MySql数据安装有疑惑的各位同仁都可以查看一下。数据的应用在软件开发领域是重重之重。大量数据和配置被保存在数据中以被使用。如果想开发一套软件系统与数据是分不开的。发展到现在,各类数据应需求而生:关系型与非关系型、单机与分布式、文件型内存型等等。对于关系
 NLTK(natural language toolkit)是一套基于python的自然语言处理工具集。1. NLTK安装与功能描述(1)NLTK安装首先,打开终端安装nltkpip install nltk打开Python终端并输入以下内容来安装 NLTK 包import nltk nltk.download()(2)语言处理任务与相应NLTK模块以及功能描述 (3)NLTK自带的语
# Python 不调用 `__init__` 的原因与应用 在Python编程中,`__init__` 方法是一个特殊的方法,被称为类的构造函数。当我们创建一个类的实例时,`__init__` 方法被自动调用,用于初始化对象的属性。不过,在某些情况下,我们可能会发现一个对象被创建而没有调用 `__init__`。本文将探讨这种现象的原因,以及如何在实际应用中灵活使用。 ## 1. 什么是 `
原创 8月前
31阅读
一,线性回归的原理1,线性回归应用场景房价预测销售额度预测金融:贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子和选股2,什么是线性回归1)定义与公式线性回归(Linear regression)是利用 回归方程(函数) 对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。只有一个自变量的情况称为单变量回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归w为权重、b称为偏置项、x为特征2)
# 如何在 Python 中实现 KNN 算法 K-近邻(KNN)算法是一种简单而有效的分类算法。对于刚入行的小白来说,学习如何使用 Python 中的来实现 KNN 算法是一个很好的开始。本文将详细介绍整个实现流程,并逐步解读每一步所需的代码。 ## 实现流程概览 以下是实现 KNN 算法的基本步骤: | 步骤 | 描述 | |----
原创 10月前
66阅读
Python和Java进行DES加密和解密的实例【下载文档:  Python和Java进行DES加密和解密的实例.txt 】(友情提示:右键点上行txt文档名->目标另存为)Python和Java进行DES加密和解密的实例 DES 为 Data Encryption Standard (数据加密标准)的缩写,是一种常见的对称加密算法。有关对称加密与非对称加密的特
在本文中,我们将讨论一种广泛使用的分类技术,称为K最近邻(KNN)。我们的重点主要集中在算法如何工作以及输入参数如何影响预测结果。内容包括:何时使用KNN算法?KNN算法原理如何选择K值KNN算法伪码Python实现KNN算法与scikit-learn比较何时使用KNN算法KNN算法可以同时应用到分类和回归问题。然而,KNN在实际应用中更多的是用于分类问题。为了更好的评价一个算法优劣,我们从以下三
# 使用Python实现不调的支持向量回归 (SVR) 支持向量回归(SVR)是一种强大的回归分析工具,广泛应用于机器学习任务中。尽管通常使用现有的(如Scikit-learn)来实现SVR,本篇文章将解释如何在没有任何外部支持的情况下,使用Python手动实现SVR。 ## 实现流程 为了实现SVR,我们将遵循以下步骤: | 步骤 | 描述
原创 9月前
107阅读
# Python中的资源管理:不调用close的问题 在Python编程中,资源管理是一个重要的议题。正确地管理资源可以避免内存泄漏、文件损坏等问题。然而,许多开发者在使用文件、数据连接等资源时,常常忽略了调用`close`方法的重要性。本文将探讨不调用`close`可能带来的问题,并提供一些解决方案。 ## 问题概述 在Python中,当使用文件、网络连接等资源时,如果不及时调用`clo
原创 2024-07-27 03:12:08
24阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5