07 2019 档案
摘要:一 import numpy as np ##初始化数据 T = [[3, 104, -1], [2, 100, -1], [1, 81, -1], [101, 10, 1], [99, 5, 1], [98, 2, 1]] ##初始化待测样本 x = [18, 90] ##初始化邻居数 K = 5 ##初始化存储距离列表[[距离1,...
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摘要:sklearn.svc 参数 sklearn中的SVC函数是基于libsvm实现的,所以在参数设置上有很多相似的地方。(PS: libsvm中的二次规划问题的解决算法是SMO)。 对于SVC函数的参数解释如下:(主要翻译的sklearn 文档) C: float参数 默认值为1.0 错误项的惩罚系数
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摘要:k-近邻算法 k-近邻算法(kNN),它的工作原理是:存在一个样本数 据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据 与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的 特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)
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摘要:GridSearchCV,它存在的意义就是自动调参,只要把参数输进去,就能给出最优化的结果和参数。但是这个方法适合于小数据集,一旦数据的量级上去了,很难得出结果。这个时候就是需要动脑筋了。数据量比较大的时候可以使用一个快速调优的方法——坐标下降。它其实是一种贪心算法:拿当前对模型影响最大的参数调优,
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