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入门demo1 k临近算法

1、k-近邻法简介 k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。...一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是k-近邻算法中k的出处,通常k是不大于20的整数。 最后,选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类。...k-近邻算法步骤如下: 计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离; 按照距离递增次序排序; 选取与当前点距离最小的k个点; 确定前k个点所在类别的出现频率; 返回前k个点所出现频率最高的类别作为当前点的预测分类...这个判别过程就是k-近邻算法。 3、Python3代码实现 (1) 准备数据集合 对于表1.1中的数据,我们可以使用numpy直接创建,代码如下: 结果内容如下。...(2)k-近邻算法 根据两点距离公式,计算距离,选择距离最小的前k个点,并返回分类结果。

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人工智能算法通俗讲解系列(一):K临近法

今天,介绍一种特别简单的机器学习算法,叫K-临近法,英文k-nearest neighbors,简称KNN。 在介绍算法之前,我们先举一个案例。...这个数由我们自己定,我们可以选任意K个邻居,K是个整数。这就是K临近法的含义。 比如,我们选4个最近邻居。发现四个邻居有3个是红色,只有一个蓝色。...通常我们需要根据实际情况选择合适的K值,既使得结论比较合理,同时计算量也不会太大。 到此为止,K临近法的主要原理就介绍完了。 不过,有心的同学可能会发现一个问题。...因此,不管有多少个属性,K临近法都可以用相同的计算方法。 今天我们介绍了一个游戏公司的案例,案例中的公司要判断是否应该给新用户推广某一款游戏,然后用K临近法解决了这个问题。...你觉得K临近法还可以解决哪些问题?如果你有想法,可以写到评论里。

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    python-k8sclient开发K8S

    0x02 python-k8sclient 1、简介 python-k8sclient貌似是OpenStack维护的调用K8S API的python语言包,可以用来开发K8S的管理服务、监控服务,配合前端展示...目前其最新版本为0.4.0,下载链接:https://pypi.org/project/python-k8sclient/ 2、安装 手动下载:手动去https://pypi.org/project/python-k8sclient.../下载该包,然后解压并在其根目录下运行python setup.py install Pip安装:pip install python-k8sclient Pycharm下载:基本操作,此处不再赘述 3...、删除 Service:新建、查询所有、按名称查询、更新、删除 Deployment:新建、查询所有、按名称查询、更新、删除 0x03 Kubernetes官方维护的Python客户端client-python...地址:https://github.com/kubernetes-client/python ?

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