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    发布日期: 2023-07-16
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  • 标签: 机器学习  

资源简介

机器学习实战 源代码和数据集

资源截图

代码片段和文件信息

‘‘‘
Created on Sep 16 2010
kNN: k Nearest Neighbors

Input:      inX: vector to compare to existing dataset (1xN)
            dataSet: size m data set of known vectors (NxM)
            labels: data set labels (1xM vector)
            k: number of neighbors to use for comparison (should be an odd number)
            
Output:     the most popular class label

@author: pbharrin
‘‘‘
from numpy import *
import operator
from os import listdir

def classify0(inX dataSet labels k):
    dataSetSize = dataSet.shape[0]
    diffMat = tile(inX (dataSetSize1)) - dataSet
    sqDiffMat = diffMat**2
    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)
    distances = sqDistances**0.5
    sortedDistIndicies = distances.argsort()     
    classCount={}          
    for i in range(k):
        voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
        classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel0) + 1
    sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems() key=operator.itemgetter(1) reverse=True)
    return sortedClassCount[0][0]

def createDataSet():
    group = array([[1.01.1][1.01.0][00][00.1]])
    labels = [‘A‘‘A‘‘B‘‘B‘]
    return group labels

def file2matrix(filename):
    fr = open(filename)
    numberOfLines = len(fr.readlines())         #get the number of lines in the file
    returnMat = zeros((numberOfLines3))        #prepare matrix to return
    classLabelVector = []                       #prepare labels return   
    fr = open(filename)
    index = 0
    for line in fr.readlines():
        line = line.strip()
        listFromLine = line.split(‘\t‘)
        returnMat[index:] = listFromLine[0:3]
        classLabelVector.append(int(listFromLine[-1]))
        index += 1
    return returnMatclassLabelVector
    
def autoNorm(dataSet):
    minVals = dataSet.min(0)
    maxVals = dataSet.max(0)
    ranges = maxVals - minVals
    normDataSet = zeros(shape(dataSet))
    m = dataSet.shape[0]
    normDataSet = dataSet - tile(minVals (m1))
    normDataSet = normDataSet/tile(ranges (m1))   #element wise divide
    return normDataSet ranges minVals
   
def datingClassTest():
    hoRatio = 0.50      #hold out 10%
    datingDataMatdatingLabels = file2matrix(‘datingTestSet2.txt‘)       #load data setfrom file
    normMat ranges minVals = autoNorm(datingDataMat)
    m = normMat.shape[0]
    numTestVecs = int(m*hoRatio)
    errorCount = 0.0
    for i in range(numTestVecs):
        classifierResult = classify0(normMat[i:]normMat[numTestVecs:m:]datingLabels[numTestVecs:m]3)
        print “the classifier came back with: %d the real answer is: %d“ % (classifierResult datingLabels[i])
        if (classifierResult != datingLabels[i]): errorCount += 1.0
    print “the total error rate is: %f“ % (errorCount/float(numTestVecs))
    print errorCount
    
def img2vector(filename):
    returnVect = zeros((11024))
    fr = open(filename)
    for i in range(32):
        lineStr = fr.readline()
        for j in range(32):
            returnVect[032*i+j] = int(li

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2017-12-23 08:56  机器学习实战\
     目录           0  2017-12-23 08:52  机器学习实战\.git\
     文件          31  2012-03-01 15:44  机器学习实战\.git\COMMIT_EDITMSG
     文件          23  2011-05-04 15:27  机器学习实战\.git\HEAD
     文件         341  2011-05-04 15:31  机器学习实战\.git\config
     文件          73  2011-05-04 15:27  机器学习实战\.git\description
     目录           0  2017-12-23 08:52  机器学习实战\.git\hooks\
     文件         452  2011-05-04 15:27  机器学习实战\.git\hooks\applypatch-msg.sample
     文件         896  2011-05-04 15:27  机器学习实战\.git\hooks\commit-msg.sample
     文件         160  2011-05-04 15:27  机器学习实战\.git\hooks\post-commit.sample
     文件         552  2011-05-04 15:27  机器学习实战\.git\hooks\post-receive.sample
     文件         189  2011-05-04 15:27  机器学习实战\.git\hooks\post-update.sample
     文件         398  2011-05-04 15:27  机器学习实战\.git\hooks\pre-applypatch.sample
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