本文主要记录《Machine Learning In Action》中第二章的内容。书中以两个具体实例来介绍kNN（k nearest neighbors)，分别是： 通过“约会对象”功能，基本能够了解到kNN算法的工作原理。“手写数字识别”与“约会对象预测”使用完全一样的算法代码，仅仅是数据集有变 ...
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2016-07-30 23:58:07
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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p ...
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2016-07-24 20:41:06
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集群环境介绍：hadoop2.4.1 64位
6台服务器：
hadoop11 NameNode 、SecondaryNameNode
hadoop22 ResourceManager
hadoop33 DataNode、NodeManager
hadoop44 DataNode、NodeManager
hadoop55 DataNode、NodeManager
hadoop66...
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2016-07-19 11:03:03
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k-means 算法 k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 k-means 算法的工作过程说明如下 ...
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2016-07-09 22:13:42
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何谓K近邻算法，即K-Nearest Neighbor algorithm，简称KNN算法，单从名字来猜想，可以简单粗暴的认为是：K个最近的邻居，当K=1时，算法便成了最近邻算法，即寻找最近的那个邻居。为何要找邻居？打个比方来说，假设你来到一个陌生的村庄，现在你要找到与你有着相似特征的人群融入他们， ...
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2016-06-25 19:03:17
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KNN算法 一、KNN算法概述 KNN是Machine Learning领域一个简单又实用的算法，与之前讨论过的算法主要存在两点不同： 它是一种非参方法。即不必像线性回归、逻辑回归等算法一样有固定格式的模型，也不需要去拟合参数。 它既可用于分类，又可应用于回归。 KNN的基本思想有点类似“物以类聚， ...
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2016-06-21 10:32:30
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一、概述
这里我们先来看看当我们的数据是稀疏时，如何用稀疏矩阵的特性为KNN算法加速。KNN算法在之前的博文中有提到，当时写的测试程序是针对稠密矩阵数据的。但实际上我们也会遇到不少的稀疏数据，而且有很多是有意而为之的，因为稀疏数据具有稠密数据无法媲美的存储和计算特性，这对工程应用中的内存需求和实时需求是很重要的。所以这里我们也来关注下稀疏矩阵的存储和其在knn算法中的应用举例。...
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2016-06-21 07:46:18
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版权所有，可以转载，禁止修改。转载请注明作者以及原文链接。 一、KNN算法概述 KNN是Machine Learning领域一个简单又实用的算法，与之前讨论过的算法主要存在两点不同： 它是一种非参方法。即不必像线性回归、逻辑回归等算法一样有固定格式的模型，也不需要去拟合参数。 它既可用于分类，又可应 ...
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2016-06-20 18:53:13
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KNN算法介绍 (2012-11-14 12:32:29) 转载▼ KNN算法介绍 转载▼ 标签： 杂谈 杂谈 KNN算法是机器学习里面比较简单的一个分类算法了，整体思想比较简单：计算一个点A与其他所有点之间的距离，取出与该点最近的k个点，然后统计这k个点里面所属分类比例最大的，则点A属于该分类。这 ...
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2016-06-17 17:12:22
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本篇博客将围绕Hadoop伪分布安装+MapReduce运行原理+基于MapReduce的KNN算法实现这三个方面进行叙述。
（一）Hadoop伪分布安装1、简述Hadoop的安装模式中–伪分布模式与集群模式的区别与联系.
Hadoop的安装方式有三种:本地模式,伪分布模式,集群(分布)模式,其中后两种模式为重点,有意义
伪分布:如果Hadoop对应的Java进程都运行在一个物理机器上,称为伪...
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2016-06-16 14:41:00
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