学习编程、学习Python最好的方式就是练习，哪怕是新手，只要不断地敲代码输出，肯定会有神效。
PythonRobotics 是用 Python 实现的机器人算法案例集合，该库包括了机器人设计中常用的定位算法、测绘算法、路径规划算法、SLAM、路径跟踪算法。 Github 地址： https://github.com/AtsushiSakai/PythonRobotics 需求 Python 3.6.x numpy scipy matplotlib pandas cvxpy 如何使用 安装所需的库 Clone 该库 在每个目录中执行 python 脚本 如果你喜欢这个库，请 star ：）
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/34
人类一直有一个梦想，造一个智能机器，让机器帮助我们实现自己的心愿。就像小时候看的动画片《葫芦娃》，如意如意随我心意快快显灵，如意如意，一听这个名字就知道它是代表吉祥的物件，寓意“如君所愿”。随着科技的发展，机器学习（Machine Learning）逐渐成熟得到行业应用。
本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中分类算法，本篇为分类算法与knn算法部分。
本文的代码，均发布到百度AI Studio的在线平台中，关注微信公众号「老齐教室」，并回复：#真实姓名+手机号+‘案例’#，申请加入含有苯问案例的《机器学习案例》课程，得到包含本案例在内的更多机器学习案例。注意： 回复信息中（1）必须以#开始和结尾（2）必须是真实姓名和手机号。
在模式识别领域中，最近邻居法（KNN算法，又译K-近邻算法）是一种用于分类和回归的非参数统计方法[1]。在这两种情况下，输入包含特征空间（Feature Space）中的k个最接近的训练样本。
适用教材： 董付国，应根球.《中学生可以这样学Python》.清华大学出版社,2017. 第8章 常用算法的Python实现 8.1 解析算法案例分析 视频内容
适用教材： 董付国，应根球.《中学生可以这样学Python》.清华大学出版社,2017. 第8章 常用算法的Python实现 8.4 递归算法案例分析 视频内容
适用教材： 董付国，应根球.《中学生可以这样学Python》.清华大学出版社,2017. 第8章 常用算法的Python实现 8.3 递推算法案例分析 视频内容
我在“递归算法总结”分类中，总结了递归算法的经典案例，可以到我的博客中看，我提供的代码大多是C++。代码亲测可用并且绝对完整！
适用教材： 董付国，应根球.《中学生可以这样学Python》.清华大学出版社,2017. 第8章 常用算法的Python实现 8.2 枚举算法案例分析 视频内容
如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，即由你的“邻居”来推断出你的类别
机器学习是什么？机器学习是从历史数据（历史经验）中获取模型（规律），并将其应用到新的类似场景中。 举个很简单的例子:
目录 1 K-近邻算法（KNN, k-NearestNeighbor) 2 K-近邻算法详述 3 K-近邻算法图片识别分类 4 参考文献 1 K-近邻算法（KNN, k-NearestNeighbor) 1.1 概念介绍 K-近邻算法(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法由Cover和Hart在1968年首次提出。kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的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。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的
作者：Moez Draief, Konstantin Kutzkov, Kevin Scaman, Milan Vojnovic
KNN（k-nearest neighbors）又叫做K近邻，是机器学习中相对简单好理解的算法，并且它是个几乎不需要训练就可以得到预测结果的模型。
【摘要】排序算法很多，其中冒泡排序算法是比较经典的一种，原理清晰，代码简洁，值得学习编程的同学关注，对于算法概念的理解很有帮助。
借助一个中转柱，使起始柱中按照规则排放的盘子移动到终点柱，且一次只能移动一个盘，且不允许大盘放在小盘上面，所以64个盘的移动次数是：18,446,744,073,709,551,615
年前小编入手了两本机器学习的书籍，第一本是《机器学习与R语言》，基于R软件进行示例教学的；第二本是《机器学习实战》则是基于Python。想学习机器学习的朋友可以考虑入手这两本书：
何谓K近邻算法，即K-Nearest Neighbor algorithm，简称KNN算法，单从名字来猜想，可以简单粗暴的认为是：K个最近的邻居，当K=1时，算法便成了最近邻算法，即寻找最近的那个邻居。
参考相关帖： 推荐 | 微软SAR近邻协同过滤算法解析（一） 推荐 | 微软SAR近邻协同过滤算法拆解（二） 练习题︱ python 协同过滤ALS模型实现：商品推荐 + 用户人群放大
今天，给大家推荐最常用的10种机器学习算法，它们几乎可以用在所有的数据问题上： 1、线性回归 线性回归通常用于根据连续变量估计实际数值（房价、呼叫次数、总销售额等）。我们通过拟合最佳直线来建立自变量和因变量的关系。这条最佳直线叫做回归线，并且用 Y= a *X + b 这条线性等式来表示。 理解线性回归的最好办法是回顾一下童年。假设在不问对方体重的情况下，让一个五年级的孩子按体重从轻到重的顺序对班上的同学排序，你觉得这个孩子会怎么做？他（她）很可能会目测人们的身高和体型，综合这些可见的参数来排列他们。这是
1、线性回归 线性回归通常用于根据连续变量估计实际数值（房价、呼叫次数、总销售额等）。我们通过拟合最佳直线来建立自变量和因变量的关系。这条最佳直线叫做回归线，并且用 Y= a *X + b 这条线性等式来表示。 理解线性回归的最好办法是回顾一下童年。假设在不问对方体重的情况下，让一个五年级的孩子按体重从轻到重的顺序对班上的同学排序，你觉得这个孩子会怎么做？他（她）很可能会目测人们的身高和体型，综合这些可见的参数来排列他们。这是现实生活中使用线性回归的例子。实际上，这个孩子发现了身高和体型与体重有一定的关系，
全称为Classifier 4.5，由1993年 J.Ross Quinlan 基于ID3算法迭代而来的分类算法，其核心是基于信息增益来做决策树生长。关于C4.5,ID3及CART算法的对比，可参考附文。
1.K-近邻算法 1.1 K-近邻算法简介 1.定义: 就是通过你的"邻居"来判断你属于哪个类别 2.如何计算你到你的"邻居"的距离 一般时候,都是使用欧氏距离 1.2 k近邻算法api初步使用 1.sklearn 优势: 1.文档多,且规范, 2.包含的算法多 3.实现起来容易 2.sklearn中包含内容 分类、聚类、回归 特征工程
Apriori算法利用频繁项集生成关联规则。它基于频繁项集的子集也必须是频繁项集的概念频繁项集是支持值大于阈值 (support) 的项集
共享单车是指企业在校园、地铁站点、公交站点、居民区、商业区、公共服务区等提供自行车单车共享服务，是一种分时租赁模式，是一种新型绿色环保共享经济。
应用 IBM SPSS Statistic 的最近邻元素分析模型对汽车厂商预研车型进行市场评估。 某汽车厂商的研发部门提出了多个预研车型的技术指标，决策部门需要对其进行市场定位和销量预测的评估，以便选定投入研发与生产的车型。IBM SPSS Statistics 的最近邻元素分析模型能够帮助确定预研车型的市场类别，并以此为基础进行销量预测。本文结合该商业实例，介绍了 IBM SPSS Statistics 最近邻元素分析模型的使用方法与步骤。 商业案例 某汽车制造厂商的研发部门制定出两款
k-近邻（kNN, k-NearestNeighbor）算法是一种基本分类与回归方法，我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法。
在当今数据驱动的世界中，有效地检索和利用信息是一项关键挑战。在数据库、搜索引擎和众多应用程序中，寻找相似数据是一项基本操作。传统数据库中，基于固定数值标准的相似项搜索相对直接，通过查询语言即可实现，如查找特定工资范围内的员工。然而，当面临更复杂的问题，如“库存中哪些商品与用户搜索项相似？”时，挑战便出现了。用户搜索词可能含糊且多变，如“鞋子”、“黑色鞋子”或“Nike AF-1 LV8”。
机器之心专栏 公众号：数据先锋（data_pioneer） 作者：唐宇迪 对信用卡交易数据建立检测模型，使用Python库进行预处理与机器学习建模工作，代码通俗易懂。包括数据预处理与清洗，模型调参与评
作者：黄耀鹏人工智能爱好者，一名数据科学研究者及科普写作者 知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/data-science-meditation 作为『十大机器学习算法』之一的K-近邻（K-Nearest Neighbors）算法是思想简单、易于理解的一种分类和回归算法。今天，我们来一起学习KNN算法的基本原理，并用Python实现该算法，最后，通过一个案例阐述其应用价值。 KNN算法的直观理解 （添加一个直观的图） 它基于这样的简单假设：彼此靠近的点更有可能属于同一个类别。用大俗
谷歌董事长施密特曾说过：虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关注，但是这家公司真正的未来在于机器学习，一种让计算机更聪明、更个性化的技术。 也许我们生活在人类历史上最关键的时期：从使用大型计算机，到个人电脑，再到现在的云计算。关键的不是过去发生了什么，而是将来会有什么发生。 工具和技术的民主化，让像我这样的人对这个时期兴奋不已。计算的蓬勃发展也是一样。如今，作为一名数据科学家，用复杂的算法建立数据处理机器一小时能赚到好几美金。但能做到这个程度可并不简单！我也曾有过无数黑暗的日日夜夜。 谁能从这篇指南
在前两篇文章机器学习实战-2-KNN和机器学习实战-3-基于KNN的约会网站配对实现中结合实际案例详细讲解了KNN算法的知识，主要包含：
欧盟的隐私保护法正在面临自1995设立以来最大的改革。今年5月25日，一项被称为“史上最严”的数据保护法案从布鲁塞尔发出，在欧盟开始全面执行。
K近邻思想: 根据你的"邻居们"来确定你的类别 你一觉醒来,不知道自己身在何方里,你能通过计算机定位到周围5个"最近的"邻居,其中有4个身处火星,1个身处月球,你认为应该自己距火星更近,自己应该在火星...(K近邻算法又称为Knn算法,属于分类算法) 案例1 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import pandas as pd
选自Science 作者： Matthew Hutson 机器之心编译 参与：蒋思源 近日，Science 报道了一种利用最高法院数据库和随机森林算法构建的法官判决预测系统，该系统在判决预测上甚至要比
创龙科技 TL2837xF-EVM 是一款基于 TI C2000 系列 TMS320F2837xD 双核 C28x 32 位浮点 DSP + 紫光同创 Logos/Xilinx Spartan-6 FPGA 设计的评估板，由核心板和评估底板组成。核心板板载 SPI NOR FLASH 和 SRAM，内部 TMS320F2837xD 与 Logos/Spartan-6 通过 EMIF、uPP、I2C 通信总线连接。核心板经过专业的 PCB Layout 和高低温测试验证，稳定可靠，可满足各种工业应用环境。评估板接口资源丰富，引出网口、CAN、USB、ePWM、eQEP、eCAP 等接口，方便用户快速进行产品方案评估与技术预研。
本文将带领读者理解KNN算法在分类问题中的使用，并结合案例运用Python进行实战操作。 注意：本文于2014年10月10日首发，并于2018年3月27日更新 引言 进入数据分析领域的四年来，我构建的模型的80%多都是分类模型，而回归模型仅占15-20%。这个数字会有浮动，但是整个行业的普遍经验值。分类模型占主流的原因是大多数分析问题都涉及到做出决定。例如一个客户是否会流失,我们是否应该针对一个客户进行数字营销，以及客户是否有很大的潜力等等。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
算法这个名称大家应该通常不陌生，如果你是一个信息相关专业的本科学生，至少在本科一年级或者二年级就接触过不少算法了。随便打开一个人力资源网站去搜搜看“算法工程师”，好的算法工程师的年薪也随便就到三五十万甚至上百万的都有的。 算法是什么？算法可以被理解成为“计算的方法和技巧”，在计算机中的算法大多数就是一些一段或者几段程序，告诉计算机用什么样的逻辑和步骤来处理数据和计算，然后得到处理的结果。 科班出身的信息相关专业的朋友看到这里就比较亲切了，经典的算法有很多，比如“冒泡排序”算法，这几乎是所有以高级语言为依托的
转自FreeBuf黑客与极客网站 网站: www.freebuf.com 英国政府最近推行了一套新法案似乎备受争议，该法案内容是禁止用户发送任何经过加密的信息，所以又被称为加密禁令。 法案的名称和具体内容 该法案的名称是“Draft Communications Data Bill”，该法案的一个关键组成部分是要求互联网服务供应商和移动服务供应商需保存用户过去一年的信息记录，包括网页浏览记录、语音通话及电子邮件等。 目前英国警方正在说服政府赋予他们浏览全国用户访问记录的权力，一旦获得这项权利，通讯公司将向
2017年是人工智能迅猛发展的一年，技术在进步，不断取得突破，各行各业都在和人工智能技术相结合。2017年也是人工智能公共政策异常热闹的一年，各国的人工智能战略还在持续出台，自动驾驶、算法规制、人工智能伦理等细分领域的政策、立法、标准在政府、科研机构、行业公司等多层面逐步展开。 人工智能有望引领一场新技术革命，带来全新的或者更深层次的法律、伦理、经济等社会制度影响和问题，因此需要搭建起政策和技术之间交流沟通的桥梁和连接，及早让跨学科、多元化的参与者共同来推动普惠的人工智能发展，确保人工智能能够有益于人类
数据挖掘算法可以解决生活中很多问题，例如垃圾邮件的标记识别、欺诈交易用户的识别、品牌档次的判断定位、文章是否真的出自某位作家之手以及癌症细胞的判定等等，灵活的理解并应用数据挖掘算法可以高效的解决这些看似繁复的问题。
创龙科技SOM-TL6678F是一款基于TI KeyStone架构C6000系列TMS320C6678八核C66x定点/浮点DSP以及Xilinx Kintex-7 FPGA处理器设计的高端异构多核工业级核心板。核心板内部DSP与FPGA通过SRIO、EMIF16、I2C通信总线连接，并通过工业级高速B2B连接器引出千兆网口、PCIe、HyperLink、EMIF16、GTX等高速通信接口。核心板经过专业的PCB Layout和高低温测试验证，稳定可靠，可满足各种工业应用环境。
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