首先对数据进行读取与处理 然后实现KNN分类算法 上边是把原始数据集切割为测试集和训练集，然后创建KNN对象进行训练和测试
前言 本博客主要是记录一些学习《python 机器学习基础》的心得 ，通过记录博客来作为输出，希望能够和大家一起分享知识。代码编写环境是直接安装的Anaconda,在 Jupyter Notebook上实现的，对于小白来说很友好，省事 后面的内容主要是从书中的 1.7 第一个应用：鸢尾花分类开始记录，因
TensorFlow实践 任务一：拟合曲线 任务二：利用softmax对MNIST手写字体进行识别 任务三：利用BP神经网络进行鸢尾花数据集分类 https://nbviewer.jupyter.org/github/wfshhebau/Test_ipynb/blob/master/tenserflow.ipyn
上一篇博文我们介绍了ML.NET 的入门： ML.NET技术研究系列1-入门篇 本文我们继续，研究分享一下聚类算法k-means. 一、k-means算法简介 k-means算法是一种聚类算法，所谓聚类，即根据相似性原则，将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇，将具有较高相异度的数据对象划分至不同类簇。 1. k
实验四、数据挖掘之KNN,Naive Bayes 一、实验目的 1. 掌握KNN的原理 2. 掌握Naive Bayes的原理 3. 学会利用KNN与Navie Bayes解决分类问题 二、实验工具 1. Anaconda 2. sklearn 三、实验简介 1. KNN KNN（K-Nearest Neighbor）工作原理：存在一个样本数据集合，也称为训练样本集，并且样本集
用 UCI 中的 Iris 数据集做个简单的小实验。 推荐阅读：数据集的导入及简单处理 UCI Iris 数据集简介： UCI Iris 数据集简介 鸢尾花 SVM 二特征分类： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import sv
《Python 数据科学手册》笔记 一、Scikit-Learn的数据表示 1.Scikit-Learn基本的数据表示二维网格数据，每一行表示数据集中的每个样本，每一列表示相关特征 （量化观测值）。例如鸢尾花数据集： 2.通常将上述除开最后一列的表格称为特征矩阵，记为变量X，它是维度为[n_samples,n_fe
