NumPy是用于Python的科学计算库。它是数据科学领域中许多其他库（例如Pandas）的基础。 在机器学习领域，无论原始数据采用哪种格式，都必须将其转换为数字数组以进行计算和分析。...广播描述了在算术运算期间如何处理具有不同形状的数组。我们将通过示例来理解和练习广播的细节。 我们首先需要提到数组的一些结构特性。...广播在这种情况下提供了一些灵活性，因此可以对不同形状的数组进行算术运算。 但是有一些规则必须满足。我们不能只是广播任何数组。在下面的例子中，我们将探索这些规则以及广播是如何发生的。...因此，第二个数组将在广播中广播。 ? 两个数组在两个维度上的大小可能不同。在这种情况下，将广播尺寸为1的尺寸以匹配该尺寸中的最大尺寸。 下图说明了这种情况的示例。...第一个数组的形状是（4,1），第二个数组的形状是（1,4）。由于在两个维度上都进行广播，因此所得数组的形状为（4,4）。 ? 当对两个以上的数组进行算术运算时，也会发生广播。同样的规则也适用于此。
如何计算数组a = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])和数组b = np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8])之间的欧式距离?
1.1 距离的计算 一般来说，我们选择欧氏距离公式计算数据之间的距离： 例如，在三维空间以下（数据只有一到三个维度），其欧氏距离也即空间距离，如图1所示： 图1...图2 2、KNN算法实现 准备数据 假设有四个点，已知各自的坐标与标签：右上角的两个点标签为A，左下角的两个点标签为B。那么任意给定一个坐标，它应被贴上哪个标签呢？...算法实现 导入数据· ·KNN算法· 运行结果： 函数说明 在这个算法中，我们可以学习到四个函数，分别是： 【1】np.shape——用于读取矩阵的形状...的核心是通过计算欧氏距离确定数据之间的相关性。...因此数字差值最大的属性对于计算结果的影响也就越大，也就是说，“每年的飞行常客里程数”对于计算结果的影响将远远大于其他两个特征“玩游戏所占时间百分比”和“每周消费的冰淇淋公升数”的影响。
1.1 距离的计算 一般来说，我们选择欧氏距离公式计算数据之间的距离： 例如，在三维空间以下（数据只有一到三个维度），其欧氏距离也即空间距离，如图1所示： 图1...图2 2 KNN算法实现 准备数据 假设有四个点，已知各自的坐标与标签：右上角的两个点标签为A，左下角的两个点标签为B。那么任意给定一个坐标，它应被贴上哪个标签呢？...算法实现 ·导入数据· ·KNN算法· 运行结果： 函数说明 在这个算法中，我们可以学习到四个函数，分别是： 【1】np.shape——用于读取矩阵的形状...的核心是通过计算欧氏距离确定数据之间的相关性。...因此数字差值最大的属性对于计算结果的影响也就越大，也就是说，“每年的飞行常客里程数”对于计算结果的影响将远远大于其他两个特征“玩游戏所占时间百分比”和“每周消费的冰淇淋公升数”的影响。
标记每个物体的标签 计算两个物体之间的距离/相似度 选择合适的 K 未知点的判断基于已知点的距离，选出最近的K个点，投票选出未知点的最大可能。 计算两个物体之间的距离/相似度？...可扩展性：自己实现KNN算法可以让你更好地了解如何扩展算法以适应不同的数据集和场景。例如，你可以尝试使用不同的距离度量（如曼哈顿距离或切比雪夫距离），或者调整K值以获得更好的性能。...性能优化：在大数据集上，KNN算法的计算复杂度较高。通过自己实现该算法，你可以对算法进行优化，例如使用KD树来加速搜索邻居。...无依赖：自己实现KNN算法可以让你更好地了解算法的内部工作原理，无需依赖外部库。 想更深入地了解KNN算法的工作原理，或者需要对算法进行定制和优化，自己实现KNN算法是有意义的。...，同时可以对数据进行转换 inverse_transform()，在scikit-learn中，转换回原始数据并不是通过计算数据中的协方差矩阵和特征向量来实现的 KNN如何解决回归问题的？
这两个名称包含一系列强大的算法，它们共享一个共同的挑战——让计算机学习如何自动识别复杂模式和/或做出最佳决策。...主要区别在于NumPy数组还包含一些其他属性，如尺寸，形状和类型。...， argmax函数，该函数返回输入张量轴上最大值的索引， setdiff计算两个数字或字符串列表之间的差异， where 函数，这将返回元素从两个传递的元素x或y，这取决于传递的条件，或 unique...第一个例子是用kNN方法分类数据的算法，第二个例子将使用线性回归算法。 k近邻 第一个算法是k-最近邻居（kNN）。这是一个监督学习算法，使用距离度量，例如欧几里德距离，对数据进行分类以训练。...这个算法的缺点： 计算昂贵，和 需要大量内存，需要将新分类数据添加到所有初始训练实例中。 ? 我们将在这个代码示例中使用的距离是欧几里得，它定义了两个点之间的距离，如下所示： ?
是研究如何让计算机从数据中学习某种规律的科学。...聚类 是指把对象分成不同的子集，使得属于同一个子集的对象都有一些相同的属性。...距离的计算 欧式距离的计算： 二维平面上两点 a(x1,y1) 与 b(x2,y2) 间的欧氏距离： ? 三维空间两点 a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2) 间的欧氏距离： ?...两个 n 维向量 a(x11,x12,…,x1n) 与 b(x21,x22,…,x2n) 间的欧氏距离： ? 3....)) return dist dist 的计算就是，求两个向量差的平方和，再取平方根。
模型由三个基本要素决定： 距离度量 k值 分类决策规则 其中两个实例点之间的距离反映了相似程度。一般来说使用欧氏距离来计算。...梳理kNN算法流程如下： 计算测试对象到训练集中每个对象的距离 按照距离的远近排序 选取与当前测试对象最近的k的训练对象，作为该测试对象的邻居 统计这k个邻居的类别频率 k个邻居里频率最高的类别，即为测试对象的类别...y_train)# kNN进行预测predict，需要传入一个矩阵，而不能是一个数组。...使用此函数，更近的邻居对于所预测的点的影响更大。 [callable] : 一个用户自定义的方法，此方法接收一个距离的数组，然后返回一个相同形状并且包含权重的数组。...然后我们学习了kNN算法的流程，并且在jupyter notebook上手动实现了代码，并且在外部也进行了封装。最后我们学习了sklearn中的kNN算法。
欧几里得距离 欧几里得距离（Euclidean Distance），是数学上最常见的定义： 设 和 是中的两个向量，这两个向量端点之间的距离记作： 或者写成： 这也是一般的线性代数教材中给出的向量间距离的定义...闵可夫斯基根据上图所示的特点，命名了曼哈顿距离： 设 和 是中的两个向量，这两个向量端点之间的曼哈顿距离为： 例如在中的两个向量，依据上述定义，可以计算它们之间的曼哈顿距离为： 切比雪夫距离 以俄罗斯数学家切比雪夫命名的切比雪夫距离...）： 设 和 是中的两个向量，这两个向量端点之间的闵可夫斯基距离为： 若，，即为“曼哈顿距离”； 若，，即为“欧几里得距离”； 若，，即为“切比雪夫距离” 实现与应用 要想计算上述各种“距离”，可以根据定义编写函数...例如，计算两个行向量的曼哈顿距离： import numpy as np from scipy.spatial.distance import cityblock a = np.array([2,3,4...在上述示例中，应用不同距离判断测试实例所属的类别，结果不同。当然，并非都如此。
我们学习了kNN算法的流程，并且在jupyter notebook上手动实现了代码，并且在外部也进行了封装。最后我们学习了sklearn中的kNN算法。...# 方法1# 使用concatenate函数进行拼接，因为传入的矩阵必须具有相同的形状。...，如果要是曼哈顿距离，则可以写参数p（明可夫斯基距离的参数），这个也是超参数) 因为有两个超参数，因此使用双重循环，去查找最合适的两个参数，并打印。...在我们得到了分类结果之后，就可以使用分类正确的数据点比上总的测试数据点，这样就可以计算出accuracy分类精准度。 使用kNN算法对手写数字分类 当然，不同的评价指标有不同的使用场景，不能乱用。...最后我们以kNN算法为例，探究了不同的超参数对模型的影响，使用sklearn中封装好的网格搜索算法，可以帮助我们进行基础调参。
到现在，我们已经知道了 KNN 的原理，还清楚了该如何选择 K 的取值，那么还有最后一个问题，待分类元素和已分类元素之间的距离该如何计算呢？...计算距离 两个样本点之间的距离代表了这两个样本之间的相似度。距离越大，差异性越大；距离越小，相似度越大。 而最常用的计算距离的方式，就是欧式距离。...如果将点的坐标扩展到 n 维空间 在空间中有 X 和 Y 两个点，其坐标分别为（X1,X2,X3…Xn）和（Y1,Y2,Y3…Yn），那么这两点之间的距离为： ? 如上，就是欧式距离的计算公式。...KNN 算法中最近的 K 个邻居 实现欧式距离 我们可以根据上面的欧式距离公式，两个点各维位置坐标相减的平方再开方。...KNN 算法有几点是非常关键的，比如 K 值的选择，通常通过交叉验证的方式来选择。又比如最近邻距离的计算，最常用的计算距离的方式就是欧式距离。当然不同的场景，使用的距离计算方式也不尽相同。
_key numpy-ml\numpy_ml\utils\distance_metrics.py import numpy as np # 计算两个实向量之间的欧几里德（L2）距离 def euclidean...`(N,)`的ndarray类型的向量x和y，用于计算它们之间的距离 x,y : :py:class:`ndarray ` s of shape `(N,)`...** (1 / p) # 计算两个整数向量之间的汉明距离 # 汉明距离是指两个向量 x 和 y 之间的距离 # 其计算方式为：d(x, y) = 1/N * Σ(1_{x_i ≠ y_i}) #...参数： # x, y：形状为(N,)的numpy.ndarray数组 # 要计算距离的两个向量。...这两个向量应为整数值。 # 返回值： # d：浮点数 # x 和 y 之间的汉明距离。 def hamming(x, y): return np.sum(x !
这些分析有很强的洞察力，并且直接关系到实现路径。在本文中，我们将讨论另一种被广泛使用的分类技术，称为k近邻(KNN)。本文的重点主要集中在算法的工作原理以及输入参数如何影响输出/预测。...目录 什么情况下使用KNN算法？ KNN算法如何工作？ 如何选择因子K？ 分解--KNN的伪代码 从零开始的Python实现 和Scikit-learn比较 什么情况使用KNN算法？...在前文的案例中，假定总共只有6个训练数据，给定K值，我们可以划分两个类的边界。现在让我们看看不同K值下两个类别的边界的差异。 ? ? 仔细观察，我们会发现随着K值的增加，边界变得更平滑。...对训练集中数据点进行迭代，进行预测。 STEPS： 计算测试数据与每一个训练数据的距离。我们选用最常用的欧式距离作为度量。...其他度量标准还有切比雪夫距离、余弦相似度等 根据计算得到的距离值，按升序排序 从已排序的数组中获取靠前的k个点 获取这些点中的出现最频繁的类别 得到预测类别 从零开始的Python实现 我们将使用流行的
数据集下载 6.执行数据集中的.sh文件使得数据集可用 3.前置知识：numpy、python、SciPy基础学习，教程 2.KNN知识了解 1.两张图片的图片距离 对于两张图片来说我们如何量化这两张图片的相似度呢...计算机科学家给出了两个简单的方法：曼哈顿距离和欧氏距离 1.L1距离（曼哈顿距离）：给定两张 32*32 像素的图片i1和i2，那么可以将其看做两个 32*32 的矩阵。...二维欧氏公式 ，那么这两个矩阵的距离就可以推广为在一个1024维的坐标系上两点的距离 2.KNN的基本思想 从1中我们可以根据公式计算出两张图片的相似度在接下来设为A，我们再假设我们有n张可供训练的图片每张图片被称为...numpy的对象 3.定义x,y分别为numpy的图片矩阵数组 和 numpy的图片类型数组，每张图片都对应着一个图片类型，如猫、狗等等 4.将x图片矩阵数组重新展开成，10000张图片每张图片为32*...预测图片结果 1.这里有三种不同的方式来计算图片的L2距离，我们这里讲解比较简单的一种，方便读者了解。当num_loops=2的时候就是我们要讲的方法： ?
0x01 数据归一化 1.1 为什么要数据归一化 在实际应用中，样本的不同特征的单位不同，会在求距离时造成很大的影响。...高度数据相关，样本不平衡的时候，对稀有类别的预测准确率低 相比决策树模型，KNN模型可解释性不强 维数灾难： 随着维度的增加，“看似相近”的两个点之间的距离越来越大，而knn非常依赖距离 维数 点到点...3.1 kd树的原理 kd树是一种对k维空间中的实例点进行存储以便对其进行快速检索的树形数据结构，且kd树是一种二叉树，表示对k维空间的一个划分。...我们学习了kNN算法的流程，并且在jupyter notebook上手动实现了代码，并且在外部也进行了封装。最后我们学习了sklearn中的kNN算法。 由此我们引出了疑问：即如何评价模型的好坏。...最后我们再探寻超参数的选择对模型的影响。并使用网格搜索算法搜索出最佳超参数组。 在本篇中，我们学习了数据归一化对算法的影响及其实现。作为kNN算法系列的收尾，我们总结算法的优缺点。
接着，我们将找到一些将两个不同分类的数据组之间的数据分割的行，这将是两组中最近点之间距离最远的线。...KNN算法的核心是如果一个样本在特征空间中的K个最相邻样本值得大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。其中判断的依据是距离函数的计算。...选择KNN之前需要考虑的事项是： KNN在计算资源上是昂贵的。 变量应该被标准化，否则较高范围的变量可能会偏差。 在进行KNN之前更多地处理预处理阶段，如异常值/噪音消除。...群集内的数据点与同级群组是同质且异质的。 还记得从墨迹中弄出形状吗？K-means有点类似于这个活动。你可以通过看形状破译有多少不同的群集/人口存在！...推荐阅读： 详解 | 如何用Python实现机器学习算法 初学者如何选择合适的机器学习算法 机器学习常见的算法面试题总结 最新机器学习必备十大入门算法！
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