最近开始学习机器学习实战，第一个就是KNN，由于K-近邻算法比较简单，这里不再介绍理论知识，直接看代码实现：KNN的简单实现需要用到的一些语法： tile() sum(axis=1) argsort，sort 和 sorted，operator.itemgetter函数 get(),items()，iteritems()方法# coding=utf-8
from numpy import *
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虽然以前做过很长时间的web,但是easyui却是从来没有用过，这次是花姑娘上花轿-头一遭。事情是这样的：前几天接手同事做的一个web项目，里面用到了部分easyui的控件，在属性的设置上有些缺失，故花了点时间浅尝了下easyui，做些风险储备。1、ComboBox这个控件很常用，easyui做了很不错的封装，基本上可以满足我们对下拉框的需求上面的图片展示了下拉框的常用场景：1、固定值2、动态
【问题描述】 对于给定正整数 n,m，我们称正整数c为好的，当且仅当存在非 负整数x,y，使得 n*x+m*y=c。 现在给出多组数据，对于每组数据，给定 n,m,q，求[1,q]内有 多少个正整数不是好的。 【输入格式】 第一行，一个整数T表示数...
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2017-08-10 15:20:00
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【问题描述】 对于给定正整数 n,m，我们称正整数c为好的，当且仅当存在非 负整数x,y，使得 n*x+m*y=c。 现在给出多组数据，对于每组数据，给定 n,m,q，求[1,q]内有 多少个正整数不是好的。 【输入格式】 第一行，一个整数T表示数...
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2017-08-10 15:20:00
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人们常常难以理解或预知实际系统的随机行为。有时可能精确论证系统的统计特性（诸如一般的、最差和最好的性能特性）。但在其它时候，只有实际运行（或模拟）系统时，具体设计的缺陷才会显现出来。本文中，David 讨论了 SimPy，它是一种 Python 包，允许您非常方便地创建离散事件系统的模型。 在我遇到 SimPy 包的其中一位创始人 Klaus Miller 时，从他那里知道了这个包。Mi
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2024-06-29 08:18:58
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目前Hadoop的稳定版本为1.2.1，我们的实验就在hadoop-1.2.1上进行Hadoop 版本:1.2.1OS 版本: Centos6.4环境配置机器名Ip地址功能用户Hadoop1192.168.124.135namenode, datanode,secondNameNodejobtracker, tasktracerhadoopHadoop2192.168.124.136Datanod
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2023-12-28 20:15:52
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Hbase-之Coprocessor实现implements与加载load1 Coprocessor简介Hbase的协处理器是继Goolgle的Bigtable的协处理器之后衍生出来的一个模型；协处理器允许将用户的自定义代码直接运行在RegionServer上，从而对Hbase中的数据进行访问与管理。虽然对于开发者来说，coprocessor有着良好的特性，但是使用Coprocessor的时候会存
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2024-08-27 19:31:54
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1.计算函数abs（）--取绝对值max()--取序列最大值，包括列表、元组min（）--取序列最小值len()--取长度divmod（a,b）---取a//b除数整数以及余数，成为一个元组pow（x,y）--取x的Y次幂pow（x,y，z）先x的Y次幂，再对Z取余round（）--修改精度，如果没有，默认取0位range（）快速生成一个列表2.其他函数callable（）--返回是否可调用返回t
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2023-11-16 20:26:06
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机器学习流程：获取数据数据基本处理特征工程机器学 习模型评估K近邻算法 简介： 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
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2024-03-12 21:55:03
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一、KNN介绍KNN（K-Nearest Neighbor）算法，意思是K个最近的邻居，从这个名字我们就能看 出一些KNN算法的蛛丝马迹了。K个最近邻居，毫无疑问，K的取值肯定是至关重要 的。那么最近的邻居又是怎么回事呢？其实啊，KNN的原理就是当预测一个新的 值x的时候，根据它距离最近的K个点是什么类别来判断x属于哪个类别。KNN算法可以用于分类和回归，是一种监督学习算法。思路：如果一个样本在特
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2024-04-06 09:49:14
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图像分类-KNN前言一、KNN算法原理1.1 基本理论1.2 距离度量1.2.1欧式距离1.2.2曼哈顿距离二、KNN算法实践2.1 KNN算法实现2.2 KNN进行图像分类-用于MNIST数据集2.3 KNN进行图像分类-用于CIFAR10数据集总结 前言KNN算法原理及实践github地址 一、KNN算法原理1.1 基本理论K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数
/**
*
* @author yw04009 Bill,Wu
*
*/
public class TransacitonUtil {
//lacking of some try exception method ,just for speeding up my developing
private static DataSource ds;
原创
2023-05-17 14:00:01
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一、KNN分类算法 K最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)算法，是著名的模式识别统计学方法，在机器学习分类算法中占有相当大的地位。它是一个理论上比较成熟的方法。既是最简单的机器学习算法之一，也是基于实例的学习方法中最基本的，又是最好的文本分类算法之一。 通常，在分类任务中可使用“投
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2019-06-10 10:24:00
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KNN（K-Nearest Neighbor）算法是机器学习中算法中最基础和简单的算法之一。它既能用于分类，也能用于回归。KNN 算法的思想非常简单：对于任意的 n 维输入向量，其对应于特征空间一个点，输出为该特征向量所对应的类别标签或者预测值。KNN 算法在机器学习算法中有一个十分特别的地方，
原创
2021-09-01 15:23:55
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KNN简介 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。KNN分类算法属于监督学习。 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。
1.KNN算法概述用官方的话来说，所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上面所说的K个邻居）， 这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。2.KNN算法原理 如果K=3，绿色圆点的最近的3个邻居是2个红色小三角形和1个蓝色小正方形，少数从属于多数，基于统计的方法，判定绿色的这个待分类点属于红色的三角形一类。 如果K
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2024-03-20 16:43:02
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1、学习率设置策略Pytorch 已经实现了两种方法：「torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR」和「torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR」。参考文档：https://pytorch.org/docs/stable/optim.html2、dataloader中使用多个worker和页锁定内存当使用 torch.utils.data.Da
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2023-08-05 21:24:02
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KNN（K最近邻算法）1、KNN行业应用：比如文字识别，面部识别；预测某人是否喜欢推荐电影（Netflix）；基因模式识别，比如用于检测某中年疾病；客户流失预测、欺诈侦测（更适合于稀有事件的分类问题）KNN应用场景：通常最近邻分类器使用于特征与目标类之间的关系为比较复杂的数字类型，或者说二者关系难以理解，但是相似类间特征总是相似。KNN算法：简单有效，对数据分布没有假设，数据训练也很快但是它没有模
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2024-07-24 16:19:38
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这里是写给小白看的，大牛路过勿喷。 1 KNN算法简介 KNN（K-Nearest Neighbor）工作原理：存在一个样本数据集合，也称为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类对应的关系。输入没有标签的数据后，将新数据中的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，提取出样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集
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2024-03-28 15:56:50
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KNN-machine leanring notesKNN 算法简介KNN 算法流程KNN实现过程Sklearn总结 KNN 算法简介kNN(k-NearestNeighbor)，也就是k最近邻算法。顾名思义，所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思。也就是在数据集中，认为每个样本可以用离他最距离近的k个邻居来代表。–百度该算法就是用来找数据点在该纬度的数据空间中，离哪一些点的样本更接近，通过相关
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2024-04-01 15:24:05
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