为什么我的KNeighborsClassifier返回一些空预测？ - 腾讯云开发者社区

问：我有一个调用自己的函数: def get_input(): my_var = input('Enter "a" or "b": ') if my_var !...: Type "a" or "b": a got input: a 但是，如果我输入别的东西，然后输入 "a" 或 "b"，我会得到这样的结果: Type "a" or "b": purple You...Type "a" or "b": a got input: None 我不明白为什么 get_input() 函数返回的是 None，因为它本应只返回 my_var。这个 None 是从哪里来的？...我该如何修复我的函数呢？答：它返回 None 是因为当你递归调用它时: if my_var != "a" and my_var !...Python3 documentation 因此，除了在 if 语句中调用 get_input() 之外，还需要返回递归调用返回的内容。

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解惑 | 为什么我根据时间戳获得的offset为空呢？

/bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --time ，但是我在测试的时候，发现有的时间戳会获取不到offset，是空...但是明明指定的时间戳有上报数据，肯定有对应的 offset 的。...stackoverflow.com/questions/30030393/strange-behavior-of-kafka-tool-kafka-tools-getoffsetshell 其中已经有大佬给出了答案，但是我还是不求甚解...根据上面图片，举几个例子：当 time 为 2020-09-16 11:59:20 时，获取的 offset 值为空。...三、调用 kafka java api 获取时间戳对应的 offset，并封装成工具脚本很纳闷，为什么官方不提供获取时间戳对应的精准的 offset 呢？

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为什么你学不会递归？告别递归，谈谈我的一些经验

说实话，哪来那么多捷径啊，不过，我还是想写一篇文章，谈谈我的一些经验，或许，能够给你带来一些帮助。为了兼顾初学者，我会从最简单的题讲起！...也就是说，当我们在第二步找出了一个递归结束条件的时候，可以把结束条件写进代码，然后进行第三步，但是请注意，当我们第三步找出等价函数之后，还得再返回去第二步，根据第三步函数的调用关系，会不会出现一些漏掉的结束条件...寻找结束条件当链表只有一个节点，或者如果是空表的话，你应该知道结果吧？直接啥也不用干，直接把 head 返回呗。...但是，我希望通过这三道题，给了你以后用递归做题时的一些思路，你以后做题可以按照我这个模式去想。...不会像今天这样，比较简单，所以呢，初学者还得自己多去找题练练，相信我，掌握了递归，你的思维抽象能力会更强！接下来我讲讲有关递归的一些优化。有关递归的一些优化思路 1.

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为什么你学不会递归？告别递归，谈谈我的一些经验

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为什么你学不会递归？告别递归，谈谈我的一些经验

说实话，哪来那么多捷径啊，不过，我还是想写一篇文章，谈谈我的一些经验，或许，能够给你带来一些帮助。为了兼顾初学者，我会从最简单的题讲起！...这就是递归最重要的三要素，每次做递归的时候，你就强迫自己试着去寻找这三个要素。还是不懂？没关系，我再按照这个模式讲一些题。有些有点小基础的可能觉得我写的太简单了，没耐心看？...也就是说，当我们在第二步找出了一个递归结束条件的时候，可以把结束条件写进代码，然后进行第三步，但是请注意，当我们第三步找出等价函数之后，还得再返回去第二步，根据第三步函数的调用关系，会不会出现一些漏掉的结束条件...寻找结束条件当链表只有一个节点，或者如果是空表的话，你应该知道结果吧？直接啥也不用干，直接把 head 返回呗。...不会像今天这样，比较简单，所以呢，初学者还得自己多去找题练练，相信我，掌握了递归，你的思维抽象能力会更强！接下来我讲讲有关递归的一些优化。有关递归的一些优化思路 1.

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为什么你学不会递归？告别递归，谈谈我的一些经验

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为什么机器学习模型会失败？

前言在机器学习中，当你建立和训练一个模型并检验其准确性时，一个最常见的问题就是“准确性是我能从数据中得到的最好的，还是能找到一个更好的模型呢？”...此外，一旦模型被部署，下一个常见的问题就是“为什么模型会失败？”。有时候，这两个问题都无法回答，但有时我们可以通过研究模型误差的统计分布，找出预处理错误、模型偏差，以及数据泄露等。...可解释的模型不仅能预测未见过的数据，还能让你了解特征如何影响模型（全局可解释性），以及为什么某些预测会如此（局部可解释性）。...尽管如此，一个模型的可解释性仍然可以帮助我们理解为什么它能做出预测，以及为什么它会失败。...此外，在表征某些子集时，我们可以尝试从业务知识中思考，问题是来自数据的统计 / 测量噪音，还是来自缺乏预测因变量所需的一些特征值。

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Python 手写 Sklearn 中的 kNN 封装算法

值得注意的一点是，kNN 是一个特殊算法，它不需要训练（fit）建立模型，直接拿测试数据在训练集上就可以预测出结果。这也是为什么说 kNN 算法是最简单的机器学习算法原因之一。...但在上面的 Sklearn 中为什么这里还 fit 拟合这一步操作呢，实际上是可以不用的，不过 Sklearn 的接口很整齐统一，所以为了跟多数算法保持一致把训练集当成模型。...随着之后我们学习更多的算法，会发现每个算法都有一些特点，可以总结对比一下。...如果你对类还不熟悉可以参考我以前的一篇文章： Python 的函数 def 和类 Class（可点击）在__init__函数中定义三个初始变量，k 表示我们要选择传进了的 k 个近邻点。 self...._X_train 就不会为空" 3 assert self.

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python k近邻算法_python中的k最近邻居算法示例

预测算法计算从未知点x到数据中所有点的距离。然后，通过增加与x的距离来对数据中的点进行排序。通过从“ K”个最接近点预测多数标签来进行预测。 ...sklearn的makeblobs函数返回一个2元素元组。我们可以使用pd.DataFrame创建要素的数据框，并传入与要素数据相对应的第一个元组的索引。...现在我们可以选择将返回的K的最小值，即最低的错误率。在这里，我们可以选择5。 ...在本教程指南中，我仅在对KNeighborsClassifier类的调用中包括了K参数(n_neighbors)。 ...如果您想获得我的整个Jupyter笔记本，可以在这里获得。

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数据分析与数据挖掘 - 09邻近算法

有两种水果长得非常像，一个是菠萝，另一个是凤梨，很长一段时间我都以为它们是同一种水果。 ? 菠萝与凤梨的核心区别是菠萝的叶子有刺，而凤梨的叶子没有刺。...# 设定K值 k = 5 # 声明k临近分类器对象 clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k) # 训练模型 clf.fit(x, y) 4 预测样本数据...关于clf.kneighbors的参数return_distance，它决定了是否返回计算后的距离，默认是True，这里我把它修改成了False，你如果想要看一下值为True是什么样子，可以自己手动修改为...四 KNeighborsClassifier参数详解通过前面的练习，相信你已经基本掌握了KNeighborsClassifier的使用方法了，最后，在这里我们会对这个方法的参数进行更细致的说明和讲解。...metric_params是一个字典，默认值为空，它为metric参数所对应的距离指标添加关键字参数。

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【机器学习】K近邻算法：原理、实例应用（红酒分类预测）

找不到这个数据集的，我把红酒数据集连接放在文末了，有需要的自取。.../newsgroups.csv') #指定文件位置这两种方法返回的数据是 .Bunch类型，它有如下属性： data：特征数据二维数组；相当于x变量 target：标签数组；相当于y变量 DESCR...首先导入sklearn的本地数据集库，变量wine获取红酒数据，由于wine接收的返回值是.Bunch类型的数据，因此我用win_data接收所有特征值数据，它是178行13列的数组，每一列代表一种特征...考虑到归一化的缺点：如果异常值较多，最大值和最小值间的差值较大，会造成很大影响。我采用数据标准化的方法，采用方差标准差，使标准化后的数据均值为0，标准差为1，使数据满足标准正态分布。...) 3.3 K近邻预测分类使用sklearn实现k近邻算法 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier KNeighborsClassifier

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机器学习神器Scikit-Learn极简入门教程

作者：Peter 编辑：Peter 大家好，我是Peter~ Scikit-learn是一个非常知名的Python机器学习库，它广泛地用于统计分析和机器学习建模等数据科学领域。...当然也可以直接pip来安装： pip install scikit-learn 数据集生成 sklearn内置了一些优秀的数据集，比如：Iris数据、房价数据、泰坦尼克数据等。...#导入样本数据 data_X = loaded_data.data # 导入标签 data_y = loaded_data.target 方式3 # 直接返回 data_X, data_y = load_iris...(n_neighbors=5) 训练模型 knn.fit(X_train, y_train) KNeighborsClassifier() 测试集预测 y_pred = knn.predict(X_test...) y_pred # 基于模型的预测值 array([0, 0, 2, 2, 1, 0, 0, 2, 2, 1, 2, 0, 1, 2, 2, 0, 2, 1, 0, 2, 1, 2,

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K- 近邻算法

(predict_lable) # 对待分类值进行预测 vote.most_common(1)[0][0] # 输出预测结果 scikit-learn 中的KNN 导包&创建训练集 import numpy...) # 使用训练类型进行预测手动模型性能评估加载sklearn中鸢尾花的数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn...模型参数：算法过程中学习的参数显然，KNN算法中没有模型参数寻找最佳超参数 sklearn_KNeighborsClassifier API class sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier...param_grid,verbose=2) %%time grid_search.fit(train_data,train_lable) # 训练模型 grid_search.best_estimator_ # 返回最佳模型...grid_search.best_score_ # 返回精准度归一化最值归一化 ?

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K近邻算法：以同类相吸解决分类问题！

，并且它是个几乎不需要训练就可以得到预测结果的模型。...只计算所有非空的值，对所有空加权到非空值的计算上，上例中，我们看到一个有3维，只有第二维全部非空，将第一维和第三维的计算加到第二维上，所有需要乘以3。...如当K=1时，预测的结果只和最近的一个训练样本相关，此时很容易发生过拟合。如果选择较大的K值，可以减少学习的估计误差，但缺点是学习的近似误差会增大。K值的增大就意味着整体的模型变得简单。...如当K=20时，预测的结果和最近的20个样本相关，假如我们只有20个样本，此时是所有样本的平均值，此时所有预测值都是均值，很容易发生欠拟合。...2.2 马绞痛案例马可能会发生一些病变，该数据集可以这么下载： # 下载需要用到的数据集 !

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为什么我打开一些网站会提示：将此站点作为应用安装，我的网站要怎么样才可以和他一样

要使您的网站在用户访问时出现“将此站点作为应用安装”的提示，您需要为网站添加一个名为“manifest.json”的文件。这个文件包含了网站的基本信息，如名称、图标等。...以下是一个简单的manifest.json文件示例： { "name": "您的网站名字", "short_name": "简短名字", "description": "网站描述", "...接下来，您需要在网站的HTML文件中的标签内添加以下代码，以引用manifest.json文件：完成以上步骤后，当用户访问您的网站时，他们的浏览器将显示“将此站点作为应用安装”的提示。...确保HTML文件的标签内正确引用了manifest.json文件。清除浏览器缓存并刷新网页。有时浏览器会缓存旧的网页内容，导致更新不及时。使用浏览器的开发者工具检查是否有错误。...如果问题仍然存在，请提供更多关于您的网站的详细信息，例如使用的框架、浏览器类型等。这将有助于我为您提供更具体的解决方案。

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K 近邻算法

为什么学习KNN算法 KNN是监督学习分类算法，主要解决现实生活中分类问题。...（1）首先准备数据，可以是视频、音频、文本、图片等等（2）抽取所需要的一些列特征，形成特征向量（3）将这些特征向量连同标记一并送入机器学习算法中，训练出一个预测模型。...（4）采用同样的特征提取方法作用于新数据，得到用于测试的特征向量。（5）使用预测模型对这些待测的特征向量进行预测并得到结果。...方法: 传入预测结果和测试集的标签，返回预测准确率 from sklearn.metrics import accuracy_score accuracy_score(y_test,y_predict...KNN算法的优点：算法简单，易于理解。适用于多分类问题。对于一些非线性问题，KNN算法具有较好的性能。

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从零开始学Python【33】--KNN分类回归模型（实战部分）

其中，KNeighborsClassifier“类”可以解决分类问题，而KNeighborsRegressor“类”则可以解决预测问题。...(np.log2(Knowledge.shape[0]))) # 构建空的列表，用于存储平均准确率 accuracy = [] for k in K: # 使用10重交叉验证的方法，比对每一个k...值下KNN模型的预测准确率 cv_result = model_selection.cross_val_score( neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors...如上表所示，返回了模型在测试集上的混淆矩阵，单从主对角线来看，绝大多数的样本都被正确分类。...(ccpp.shape[0]))) # 构建空的列表，用于存储平均MSE mse = [] for k in K: # 使用10重交叉验证的方法，比对每一个k值下KNN模型的计算MSE cv_result

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机器学习算法KNN简介及实现

预测黑色点的房价 K值的选取: K值的选择会对最后的结果产生非常大的影响，假设我们选取的k值很小那么样本很容易被周围的异常点给影响，这样的模型容易过拟合。...下图为是k取1时的效果图，很明显边界非常不平滑并且一些异常点严重影响到了分类的结果。 ? K取值为1的分类效果那如果选择较大的K值，就相当于用较大范围的训练实例进行预测，可以减少异常数据的影响。...算法实现: 下面是一个非常简单的版本实现，每次都需要遍历完一遍样本集，最后取平均得出预测结果。...sklearn的KNeighborsClassifier有不同的参数可以设置，但都围绕我们之前讨论的3个问题。...我们可以使用KD树来优化查询的过程，核心思想就是把相近的样本索引在同一个区间上，这样每次查询的时候只要看相近的区间都可以。这部分我没有实现，有兴趣的同学可以在网上查询相关的资料。

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机器学习_knn算法_1

#KNN算法是有监督的学习,数据必须带有目标值 #要求数据的样本要平衡 #要清楚k值的作用:找周围离自己最近的几个数据 #数据处理 #建立模型->训练数据->模型评估->预测数据 #机器学习应对的三种数据...sklearn ： scikit-learn :机器学习 KNeighborsClassifier ：分类(有监督的学习)算法（很少遇到回归的算法）步骤： 1.先实例化一个空模型 knn = KNeighborsClassifier...预测 knn.predict(F) In [24]: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import...19 爱情片 feature ：特征 labels : 标签 In [26]: feature = moive.iloc[:,1:-1] labels = moive.iloc[:,-1] 实例化的是一个空模型...（模型创建好之后，数据保存在‘knn’中） KNeighborsClassifier ： k邻居分类 In [27]: #实例化的是一个空模型 # k邻居分类 knn = KNeighborsClassifier

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机器学习算法KNN简介及实现

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为什么我的递归函数返回None

解惑 | 为什么我根据时间戳获得的offset为空呢？

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