一.KNN简介 1.KNN算法也称为K邻近算法，是数据挖掘分类技术之一。所谓K最近邻，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。 2.KNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 K
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2023-06-27 10:36:12
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这个是实现结果，因为一天只能取消三次，所以最后一步点击确认被我注释了1.首先实现使用selenium登陆12306关于使用selenium实现12306登陆可以看我的另一篇文章 这里实现了使用selenium登陆12306，这次是基于上次的代码进行修改实现全自动购买车票的2.根据上面实现登陆后，实现购买火车票还需两步这里只进行了二等座的查询和购票，想要买其他的自己也可以进行修改1.进行车票的查询
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2023-09-27 13:35:19
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本来买车这种小事是没啥值得专门写文章的，但这也算是我的一个小里程碑，公众号本身就记录了我之前经历的各种事情，所以依照惯例写写买车这件小事。我在之前的文章里提过，我天生路痴，没啥方向感，走路或开电瓶车都会在自家门口迷路，进了商场更是分不清东西南北。再加上我从小晕车，我小时候坐车，坐一次吐一次，那时还想着让我爸开摩托送我去上大学，所以工作之后我一直没想着买车。而且上海这地方，能坐地铁到的我基本不打车，
原创
2021-12-15 11:06:10
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买车小记 前段时间一个老朋友新买了一辆蒙迪欧致胜，约我们一家出去游玩，儿子一看到这款车就眼发亮，钻进驾驶室转动着方向盘，一副认真开车的样子。也难怪，儿子从小就喜欢汽车，家里面汽车的玩具也堆了不少，总是嚷嚷着要买车。 老朋友的这款车是长安福特新蒙迪欧致胜。初次看到这款车，感觉外形时尚而又不失威猛，天生的大骨骼板架身体显得更有气势。车身线条简洁有力，别具风格。车头刚劲有力，既阳刚
原创
2022-01-06 11:00:22
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项目内容（1）利用python实现火车/高铁票查询功能；（2）利用python实现抢火车/高铁票功能；项目内容1相关模块：requests模块、prettytable模块以及python自带的一些基本模块。（相关模块均使用pip安装即可）主要思路：构建相关的URL请求，并对返回的JSON数据进行解析处理最后显示即可。其中值得一提的有：（1）需要对特殊的URL发送请求来获得输入车站的字母代号；（2）
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2023-07-01 22:53:31
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买车软件是指为购买汽车提供便利的手机应用程序，可以帮助消费者找到心仪的汽车型号、比较不同车型的价格、了解车辆的详细参数和配置、预约试驾、办理贷款、购车保险等一系列服务。
买车软件可以让用户更加便捷地了解汽车信息、比较不同车型的价格和配置、预约试驾等服务，同时也可以帮助用户省去购车的繁琐流程，提高购车效率。随着智能化的不断发展，买车软件也在不断更新和完善，为用户提供更加便捷、智能的购车服务。
原创
2023-10-30 18:14:43
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以后上班都不方便了
还是有辆车爽
明天去买去
就买轻巧些的踏板车
3000多够了吧？
貌似要落户的
还要办驾照
可能又要1000——2000？
要不......
我骑黑车算了？
其实我现在还不会骑哦~~
买来再说咯
补充说明：
去买了才知道
3000多的直接不行啊
搞到最后我那车4060才到手
而且没有后备箱和保险杠
帽子还
原创
2009-04-07 17:05:15
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二、Python实现 对于机器学习而已，Python需要额外安装三件宝，分别是Numpy，scipy和Matplotlib。前两者用于数值计算，后者用于画图。安装很简单，直接到各自的官网下载回来安装即可。安装程序会自动搜索我们的python版本和目录，然后安装到python支持的搜索路径下。反正就python和这三个插件都默认安装就没问题了。&n
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2023-06-29 23:22:10
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KNN简介来自百度百科 以及 mlapp 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，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算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法
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2023-12-06 16:07:33
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机器学习的定义是：通过对大量的数据分析 ，来生成 一个模型 （或者一个函数 ，通过对大量的数据求出**F（x）**的过程），利用模型来预测结果解决问题库，通过预测的结果来调整 模型， 是一个循环的过程。 这个过程其实有点像学生的学习，学生通过做某一类题来训练自己解决这一类问题的模型，然后利用解题模型来解决问题，有问题的结果来调整自己的解决问题的模型。机器学习分为有监督与无监督的学习 有监督的学习是
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2024-06-29 08:01:57
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(一)作业题目： 原生python实现knn分类算法(使用鸢尾花数据集) K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依
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2023-12-27 17:37:59
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今天开始，工作不做了，代码不写了... ...啥也不干了，一门心思打电话买车票。 在这个坑爹的年代，真是么办法啊。
原创
2012-01-06 11:54:00
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1、选车免不了要看车评，但先立个flag：“各路车评
原创
2022-09-21 11:40:34
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作者：戴杰磊链接：https://www.zhihu.com/question/36713858/answer/108467199来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 对于这个问题，我来强行答题一下（因为刚要买车，最近在算这个事情，然后看了下知乎，没有特别好
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2017-09-20 17:35:00
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2评论
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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春节前的一篇文章给大家介绍了kNN算法，算法有助于大家理解运行机制，方便对参数调优。成熟的算法，自然已经有现成的模块可以使用。scikit-learn包是Python的一个机器学习组件，其中实现了kNN，支持向量机，k均值聚类等一系列机器学习算法。安装scikit-learn包需要下面三个命令：pip/pip3 install numpy
pip/pip3 install scipy
pip/pi
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2023-11-21 16:00:00
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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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内容参考了某_统计学习方法_。KNN算法的主要实现步骤：计算测试数据与各训练数据之间的距离。按照距离的大小进行排序。选择其中距离最小的k个样本点。确定K个样本点所在类别的出现频率。返回K个样本点中出现频率最高的类别作为最终的预测分类。此次实现的方式是对数据进行一个测试，并且这个knn就是单纯的近邻，没有对距离采取加权处理，并且没有使用kd树，代码如下'''
采用线性的方式实现KNN算法
'''
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2023-06-20 17:12:22
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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-
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2023-07-07 23:34:21
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kNN算法的伪代码如下：计算当前点与已知类别的数据集的每个点的距离 距离公式为d=[(x-x₀)²+(y-y₀)²]½按照求得的距离按递增排序  
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2023-07-07 21:20:10
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