一、KNN算法原理 K近邻法(k-nearst neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法。 它的基本思想是： 在训练集中数据和标签已知的情况下，输入测试数据，将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较，找到训练集中与之最为相似的前K个数据，则该测试数据对应的类别就是K个数据中出现次数最多的那个分类。 由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所
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2023-07-04 21:34:24
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kNN（k-Nearest Neighbors，k近邻）是机器学习中非常基础的一种算法，算法原理简单而且容易实现，结果精度高，无需估计参数，无需训练模型，而且不仅可以用于分类任务，还可以应用到回归问题。作为开始学习机器学习的入门是一个很好的选择。 俗话说：近
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2024-05-14 15:41:52
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6行代码实现kNN算法监督学习-分类算法-kNNkNN：K最近邻算法，k-Nearest Neighbork个最近的邻居属于：监督学习，分类算法kNN算法思想衡量未知分类点周围邻居的权重然后把它归类到权重更大的那一类较适用于类域交叉重叠的样本kNN算法描述输入k值对未知类别数据集中的每一个点依此执行以下操作
计算当前点与已知类别数据集中的点之间的距离按照距离以递增次序排序选取与当前点距离最小
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2023-11-19 10:35:28
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代码免登陆复制
F12，控制台输入 document.body.contentEditable='true'
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2023-05-30 21:22:18
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先举个栗子： 动物园里来了一只不明物种，通过对比它和动物园里每只动物的相似度，我们挑出了跟它长得最像的5只动物（k=5），其中有3只是马、一只是驴、一只是牛，所以我们可以判定新来的动物是一匹马。 文章目录1、KNN概述（K Nearest Neighbors）2、KNN原理3、代码实现：3.1 案例：手写数字识别4、KNN的缺陷 1、KNN概述（K Nearest Neighbors）机器学习可分
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2023-12-18 11:36:27
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knn最近邻算法是一种分类以及回归算法，算法原理是一个样本与样本集中k个样本最相似，如果这k个样本的大多数也属于同一个类别，则该样本也属于这一类。关于knn算法的详细原理读者可以在网上找一些资料了解下，这里主要介绍使用knn进行mnist手写数字的识别。 关于mnist数据的解析，读者可以自己从网上下载相应压缩文件，用python自己编写解析代码，由于这里主要研究knn算法，为了图简单，直接使用K
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2023-11-29 17:57:47
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纸上得来终觉浅，仅仅懂了原理还不够，要用代码实践才是王道，今天小编就附上小编自己在学习中实践的KNN算法。KNN算法伪代码：对未知类别属性的数据集中的每个点一次执行以下操作：（1）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离；（2）按照距离递增次序排序；（3）选取与当前点距离最小的k个点；（4）确定前k个点所在类别出现的频率（5）返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类；Python代码如
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2023-09-18 18:58:57
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机器学习实战源代码python3\machinelearninginaction\.git\COMMIT_EDITMSG机器学习实战源代码python3\machinelearninginaction\.git\config机器学习实战源代码python3\machinelearninginaction\.git\description机器学习实战源代码python3\machinelearnin
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2023-11-22 08:59:18
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获取网页标题首先，我们要知道浏览器是要和服务器交互数据的，服务器发送html的文件被浏览器获取，我们要的就是这个htm，python和其他语言一样，都可以直接获取 需要这个包下的urlopen函数，urlopen用来打开并读取一个从网络获取的远程对象，它是一个很强强大的库（可以读取html，图像，或者其他文件流）from urllib.request import urlopen然后就是创建htm
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2024-01-04 00:00:12
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# Python3代码中执行python3命令
## 介绍
在Python3中，我们可以使用`subprocess`模块来执行命令行命令，包括执行Python脚本。这个模块提供了一个高级接口来创建和控制新的进程，从而在Python脚本中执行系统命令。
本文将通过代码示例和详细说明，介绍如何在Python3代码中执行python3命令。
## subprocess模块
`subproces
原创
2023-10-05 07:32:07
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一、概述python和其他高级语言一样，支持函数注意和scala不一样，结果必须使用return，否则默认return None！这和scala最后一个值作为返回是不一样的！二、函数调用和其他语言一样，写出函数名，传入合适的参数即可，例如调用内置函数abs： >>> abs(-1)
1 函数支持别名： >>> a = abs # 变量a指向abs函数
&g
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2023-09-24 18:50:02
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前言：手会才是真的会，本文章建议一遍敲代码一遍学习相应知识点（最好有一点编程基础）（本文多为知识代码演示，请结合自身实际情况使用）（创作不易，本文分享属于个人学习心得，希望真的能帮到想自学的 Python入门的人）一，Python常见数据结构1，PythonComdatStr# 字符串格式化以及None与布尔型
name = 'python'
age = 27# “打印我是Python，今年27
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2023-08-29 15:17:08
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title: 机器学习(一) KNN date: 2021-08-12 18:31:35 categories: 机器学习 tags: - 机器学习 - 人工智能 - 算法 - KNN算法KNN算法KNN算法的基本原理KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法是数据挖掘分类（classification）技术中最简单的算法之一，其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推
KNN算法全名为k-Nearest Neighbor，就是K最近邻的意思。算法描述KNN是一种分类算法，其基本思想是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。算法过程如下：1、准备样本数据集（样本中每个数据都已经分好类，并具有分类标签）；2、使用样本数据进行训练；3、输入测试数据A；4、计算A与样本集的每一个数据之间的距离；5、按照距离递增次序排序；6、选取与A距离最小的k个点；7、计算前k个点所
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2024-02-29 11:20:34
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一、KNN简述KNN是比较经典的算法，也是是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。KNN的核心思想很简单：离谁近就是谁。具体解释为如果一个实例在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最近邻）的实例中的大多数属于某一个类别，则该实例也属于这个类别。换个说法可能更好理解，比如一个一定范围的平面随机分布着两种颜色的样本点，在这个平面内有个实例点不知道它是什么颜色，因此通过它周边的不同颜色的点分布
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2023-07-15 21:42:22
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首先需要知道python3.x中urllib.request是用于打开URL的可扩展库。 一。 1.最简单的爬虫就是把整个网页保存到本地分为如下几步： ①.访问url ②.读取网页 ③.保存网页 实现代码：#encoding:UTF-8
from urllib.request import urlopen
import os
def main():
url="http://www
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2023-09-26 11:50:45
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写了个python3的。代码非常简单就不解释了，直接贴代码。#test rdp import urllib.request import re #登录用的帐户信息 data={}
data['fromUrl']='' data['fromUrlTemp']='' data['loginId']='12345' data['password']='12345' user_agent='Mozil
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2023-05-31 09:50:54
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# 使用 Python 实现一个简单的罗盘功能
欢迎来到 Python 的世界！在这篇文章中，我们将一起实现一个简单的罗盘程序。若你是初学者，不必担心，我会一步一步引导你完成每一个步骤。我们将通过撰写代码来创建一个罗盘应用，它将利用 Python 中的 Turtle 库来绘制一个简单的罗盘图形。
## 整体流程
在开始编写代码之前，我们先来了解一下整个流程。以下是我们将要遵循的步骤：
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# 如何实现Python3代码开头
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在Python3中编写代码开头。在这篇文章中，我将为你提供详细的步骤，并给出每一步所需的代码示例以及注释。
## 整体流程
下面是在Python3中编写代码开头的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入必要的模块 |
| 步骤2 | 定义主函数 |
| 步骤3 | 编写
原创
2023-12-06 06:40:34
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# 如何在Python3中运行代码
## 概述
在Python3中运行代码是每个开发者都需要掌握的基本操作。本文将介绍如何实现这一过程，包括整个流程的步骤、每一步需要做什么以及需要使用的代码，并对代码进行注释。
## 流程步骤
下表展示了在Python3中运行代码的整个流程步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装Python3 |
| 2 | 编写Py
原创
2024-05-31 06:40:23
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