""" K-近邻算法（KNN）：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） K取值问题：取小容易受异常值影响，取太大预测准确率不好 性能问题：时间复杂度很高，计算量太大，适用小数据场景，于几千~几万样本 """ from skl ...
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2020-03-26 01:13:03
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前言 ? 经过多日有关深度学习的学习，已经对python和有关理论知识有着初步的掌握，但是在编写程序的时候还是存在着思路不清晰，码力不足的情况。根据我浅薄的学习经验，想要在最短的时间内扭转这种情况必须狠狠地吃透几个项目。对于一些程序需要一行代码一行代码地分析，反复看。这种方法虽然笨拙但是速度最快，效 ...
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2020-03-22 11:14:32
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KNN预测QSAR生物浓缩类别 数据来源：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/QSAR+Bioconcentration+classes+dataset import numpy import pandas #导入Excel文件 from sklearn.n ...
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2020-03-21 23:08:36
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主要参考https://www.cnblogs.com/qingkongwuyun/p/8508733.html，其中一些模块的下载地址也在其中。 1.首先下载依赖模块npcap或WinPcap PS: WinPcap下载比较费劲，我下载了npcap 2.运行npcap 3.下载scapy压缩包，解 ...
正交: 正交是线性代数的概念，是垂直这一直观概念的推广。作为一个形容词，只有在一个确定的内积空间中才有意义。若内积空间中两向量的内积为0，则称它们是正交的。如果能够定义向量间的夹角，则正交可以直观的理解为垂直。物理中：运动的独立性，也可以用正交来解释。 对于一般的希尔伯特空间， 也有内积的概念， 所 ...
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2020-03-18 11:29:06
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参考： "如何理解主元分析（PCA）？" ) "PCA的数学原理" ) 转自： "python实现PCA" ) ★ PCA思路： 我们的初始矩阵为X，它是m×n维的矩阵，其中：m是该数据集有m条记录，n是每条记录中有n个特征，X的基本格式为： 我们看出矩阵X每一行就是一条记录，每一列就是特征，我们想 ...
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2020-03-18 11:18:14
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本文始发于个人公众号： TechFlow ，原创不易，求个关注 今天是机器学习专题的第12篇文章，我们一起来看下Kmeans聚类算法。 在上一篇文章当中我们讨论了KNN算法，KNN算法非常形象，通过距离公式找到最近的K个邻居，通过邻居的结果来推测当前的结果。今天我们要来看的算法同样非常直观，也是最经 ...
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2020-03-18 09:47:48
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python实现KNN算法的全体流程代码#1-1KNN算法的原理底层代码import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt #导入相应的数据可视化模块raw_data_X=[[3.393533211,2.331273381], [3.110073483 ...
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2020-03-16 21:52:05
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学习机器学习算法，最难的不是算法及公式推导的学习，因为这些很多都是成熟的现成的，有代码例子可以直接使用。最难的是将算法应用到实际的项目当中。 1. 算法概念 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：在 ...
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2020-03-10 12:16:06
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