knn演算法
有監督學習演算法：現有一組資料來源，含多個特徵值，每個特徵值的樣本對應乙個標籤。
現在輸入一組特徵值，需要得到**值。
在資料來源中尋找k個距離最近的資料，進行分類。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.neighbors import kneighborsregressor
# 讀取資料
data = np.read_csv('./listing.csv')
features= ['accommodates','bedrooms','bathrooms','beds','price','minimum_nights','maximum_nights','number_of_reviews']
selected_data = data[features]
# 訓練集合
train_set = selected_data[:2000]
# 測試集合
text_set = selected_data[2000:]
knn = kneighborsregressor()
# 開始訓練
knn.fit(train_set[features],train_set['price']) # 輸入樣本與標籤訓練模型，擬合乙個函式
predict = knn.predict(test_set[features]) # 輸入特徵向量，求測試集與樣本集的歐氏距離，找出k個最近的進行'price'**
# 畫出對比圖
過程，讀取資料，選取部分特徵，將資料分為訓練集合合測試集合，使用knn訓練並用測試集合特徵值去**，得到一組**的資料。
KNN學習筆記
knn學習 k nearest neighbors,knn 是一種統計分類器，屬於惰性學習，對包容型資料的特徵變數篩選尤其有效。1.基本原理 輸入沒有標籤即未經分類的新資料，首先提取新資料的特徵並與測試集中的每乙個資料特徵進行比較 然後從樣本中提取k個最鄰近 最相似 資料特徵的分類標籤，統計這k個最...
KNN學習筆記
概述 k最近鄰 k nearest neighbor，knn 分類演算法可以說是最簡單的機器學習演算法了。它採用測量不同特徵值之間的距離方法進行分類。它的思想很簡單 如果乙個樣本在特徵空間中的k個最相似 即特徵空間中最鄰近 的樣本中的大多數屬於某乙個類別，則該樣本也屬於這個類別。演算法總結 k 鄰近...
機器學習實戰《學習筆記》 KNN
新增編碼方式 coding utf 8 from numpy import import operator 準備資料 defcreatedataset group array 1.0,1.1 1.0,1.0 0,0 0,0.1 labels a a b b return group,labels 使...