机器学习实战-K-nearest neighbors 算法的优缺点
K临近算法是基于实例的学习，使用算法的时候我们必须要有接近分类结果的实例训练样本数据。 优点：精度高，对异常值不敏感 缺点： 时间复杂度和空间复杂度比较大。（如果训练样本数据集比较大，需要大量的空间来保存数据，并且需要待预测数据和训练样本数据集每条数据的距离，耗费时间。） 无法给出任何数据的基础结构信息，因此无法知晓平均实例样本和典型事例样本有什么特征。 无法持久化分类器。 ...
机器学习实战-边学边读python代码(4)
程序2-4 分类器针对约会网站的测试代码(4) def datingClassTest():hoRatio = 0.10 //将文件读入内存矩阵datingDataMat,datingLabels = file2matrix('datingTestSet.txt') //归一化,请看(3)normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)m = ....
机器学习实战-边学边读python代码(3)
程序清单2-3 归一化特征值： def autoNorm(dataSet): /* >>> barray([[ 1., 2., 3.], [ 2., 3., 4.], [ 10., 0., 0.]])>>> b.max(0)array([ 10., 3., 4.])>>> b.min...
《机器学习实战》kMeans算法（K均值聚类算法）
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《机器学习实战》二分-kMeans算法（二分K均值聚类）
===================================================================== 《机器学习实战》系列博客是博主阅读《机器学习实战》这本书的笔记也包含一些其他python实现的机器学习算法 ...
《机器学习实战》基于朴素贝叶斯分类算法构建文本分类器的Python实现
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《机器学习实战》决策树(ID3算法)的分析与实现
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《机器学习实战》k最近邻算法(K-Nearest Neighbor,Python实现)
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