python k-近邻算法实例分享
简单说明
这个算法主要工作是测量不同特征值之间的距离,有个这个距离,就可以进行分类了。
简称kNN。
已知:训练集,以及每个训练集的标签。
接下来:和训练集中的数据对比,计算最相似的k个距离。选择相似数据中最多的那个分类。作为新数据的分类。
python实例
代码如下:
# -*- coding: cp936 -*-
#win系统中应用cp936编码,linux中最好还是utf-8比较好。
from numpy import *#引入科学计算包
import operator #经典python函数库。运算符模块。
#创建数据集
def createDataSet():
group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])
labels=['A','A','B','B']
return group,labels
#算法核心
#inX:用于分类的输入向量。即将对其进行分类。
#dataSet:训练样本集
#labels:标签向量
def classfy0(inX,dataSet,labels,k):
#距离计算
dataSetSize =dataSet.shape[0]#得到数组的行数。即知道有几个训练数据
diffMat =tile(inX,(dataSetSize,1))-dataSet#tile:numpy中的函数。tile将原来的一个数组,扩充成了4个一样的数组。diffMat得到了目标与训练数值之间的差值。
sqDiffMat =diffMat**2#各个元素分别平方
sqDistances =sqDiffMat.sum(axis=1)#对应列相乘,即得到了每一个距离的平方
distances =sqDistances**0.5#开方,得到距离。
sortedDistIndicies=distances.argsort()#升序排列
#选择距离最小的k个点。
classCount={}
for i in range(k):
voteIlabel=labels[sortedDistIndicies[i]]
classCount[voteIlabel]=classCount.get(voteIlabel,0)+1
#排序
sortedClassCount=sorted(classCount.iteritems(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)
return sortedClassCount[0][0]
意外收获
把自己写的模块加入到python默认就有的搜索路径:在python/lib/-packages目录下建立一个 xxx.pth的文件,写入自己写的模块所在的路径即可

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VS -Code kann unter Windows 8 ausgeführt werden, aber die Erfahrung ist möglicherweise nicht großartig. Stellen Sie zunächst sicher, dass das System auf den neuesten Patch aktualisiert wurde, und laden Sie dann das VS -Code -Installationspaket herunter, das der Systemarchitektur entspricht und sie wie aufgefordert installiert. Beachten Sie nach der Installation, dass einige Erweiterungen möglicherweise mit Windows 8 nicht kompatibel sind und nach alternativen Erweiterungen suchen oder neuere Windows -Systeme in einer virtuellen Maschine verwenden müssen. Installieren Sie die erforderlichen Erweiterungen, um zu überprüfen, ob sie ordnungsgemäß funktionieren. Obwohl VS -Code unter Windows 8 möglich ist, wird empfohlen, auf ein neueres Windows -System zu upgraden, um eine bessere Entwicklungserfahrung und Sicherheit zu erzielen.

VS -Code -Erweiterungen stellen böswillige Risiken dar, wie das Verstecken von böswilligem Code, das Ausbeutetieren von Schwachstellen und das Masturbieren als legitime Erweiterungen. Zu den Methoden zur Identifizierung böswilliger Erweiterungen gehören: Überprüfung von Verlegern, Lesen von Kommentaren, Überprüfung von Code und Installation mit Vorsicht. Zu den Sicherheitsmaßnahmen gehören auch: Sicherheitsbewusstsein, gute Gewohnheiten, regelmäßige Updates und Antivirensoftware.

Im VS -Code können Sie das Programm im Terminal in den folgenden Schritten ausführen: Erstellen Sie den Code und öffnen Sie das integrierte Terminal, um sicherzustellen, dass das Codeverzeichnis mit dem Terminal Working -Verzeichnis übereinstimmt. Wählen Sie den Befehl aus, den Befehl ausführen, gemäß der Programmiersprache (z. B. Pythons Python your_file_name.py), um zu überprüfen, ob er erfolgreich ausgeführt wird, und Fehler auflösen. Verwenden Sie den Debugger, um die Debugging -Effizienz zu verbessern.

PHP eignet sich für Webentwicklung und schnelles Prototyping, und Python eignet sich für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. 1.PHP wird für die dynamische Webentwicklung verwendet, mit einfacher Syntax und für schnelle Entwicklung geeignet. 2. Python hat eine kurze Syntax, ist für mehrere Felder geeignet und ein starkes Bibliotheksökosystem.

VS -Code kann zum Schreiben von Python verwendet werden und bietet viele Funktionen, die es zu einem idealen Werkzeug für die Entwicklung von Python -Anwendungen machen. Sie ermöglichen es Benutzern: Installation von Python -Erweiterungen, um Funktionen wie Code -Abschluss, Syntax -Hervorhebung und Debugging zu erhalten. Verwenden Sie den Debugger, um Code Schritt für Schritt zu verfolgen, Fehler zu finden und zu beheben. Integrieren Sie Git für die Versionskontrolle. Verwenden Sie Tools für die Codeformatierung, um die Codekonsistenz aufrechtzuerhalten. Verwenden Sie das Lining -Tool, um potenzielle Probleme im Voraus zu erkennen.

PHP ist hauptsächlich prozedurale Programmierung, unterstützt aber auch die objektorientierte Programmierung (OOP). Python unterstützt eine Vielzahl von Paradigmen, einschließlich OOP, funktionaler und prozeduraler Programmierung. PHP ist für die Webentwicklung geeignet, und Python eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungen wie Datenanalyse und maschinelles Lernen.

VS -Code ist auf Mac verfügbar. Es verfügt über leistungsstarke Erweiterungen, GIT -Integration, Terminal und Debugger und bietet auch eine Fülle von Setup -Optionen. Für besonders große Projekte oder hoch berufliche Entwicklung kann VS -Code jedoch Leistung oder funktionale Einschränkungen aufweisen.

Der Schlüssel zum Ausführen von Jupyter -Notebook im VS -Code liegt darin, sicherzustellen, dass die Python -Umgebung ordnungsgemäß konfiguriert ist, verstehen, dass die Codeausführungsreihenfolge mit der Zellreihenfolge übereinstimmt, und sich der großen Dateien oder externen Bibliotheken bewusst zu sein, die die Leistung beeinflussen können. Die vom VS -Code bereitgestellten Codebetausch- und Debugging -Funktionen können die Codierungseffizienz erheblich verbessern und Fehler verringern.
