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摘要： K-近邻算法 (一)定义：如果一个样本在特征空间中的k个最相似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。 (二)相似的样本，特征之间的值应该是相近的，使用k-近邻算法需要做标准化处理。否则预测出来的效果很差。 (三)算法的优缺点： 优点：比较简单，易于实现，无需估计参数，无需训练。 缺 阅读全文

摘要： sklearn数据集 （一）机器学习的一般数据集会划分为两个部分 训练数据：用于训练，构建模型。 测试数据：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效。 划分数据的API:sklearn.model_selection.train_test_split 示例代码如下： (二)转换器 fit_transf 阅读全文

摘要： 数据降维 这里所说的降维是指减少特征的数量。通常有两种方法可以实现：1.特征选择 2.主成分分析 特征选择是什么？ 特征选择就是单纯的从提取到的所有的特征中选择部分特征作为训练集特征，特征在选择前和选择后可以改变值，可以不改变值，但是选择后的特征维数肯定比选择前的少。 特征选择方法： 1.Filte 阅读全文

摘要： 数据预处理 (一)对数值型数据的预处理主要包括：归一化，标准化，缺失值 类别型数据：one-hot编码 时间类型：时间的切分 所用到的API ：sklearn.preprocessing (二)归一化（通过对原始数据进行变换把数据映射到默认的0-1之间） 目的是使得某一个特征不会对最终结果造成更大的 阅读全文

摘要： 机器学习笔记（一） 一、什么是机器学习？ 机器学习是从数据中自动分析获取规律（模型），并利用规律对未知数据进行预测。通常这些要处理的数据是保存在文件中而不是数据库中的。 二、数据的格式（dataframe） 一般数据的结构是 特征值+目标值 的形式，当然有时候也可以没有目标值。 数据中对于特征的处理 阅读全文

摘要： 以面向对象的程序设计方式，编写爬虫代码爬去‘李毅吧’所有页面的内容，也可以通过改变对象的参数来爬取其它贴吧页面的内容。 所用到的库为：requests 涉及知识点：python面向对象编程，字符串操作，文件操作，爬虫基本原理 程序代码如下： 爬取结果如下： 阅读全文

摘要： 这篇文章我主要是想对这学期末计算机网络课程设计所做的一个小项目也就是基于tcp协议的通讯录做一个总结梳理。项目的具体的代码实现是基于C语言，当然在此之前网上也有一些基于c++编写的tcp通讯录，原理都是相同的，最基本的还是如何灵活运用Socket套接字来发送和接受数据。因为之前并未系统学过有关soc 阅读全文

摘要： 本博文是是博主在学习数据结构图的这一章知识时做的一些总结，代码运行环境：visual studio2017 纯C语言 ，当然掌握了方法，你也可以试着用其它的语言来实现同样的功能。 下面的程序主要实现了对有向图，有向网，无向图，无向网，无向图的深度优先遍历，广度优先遍历，有向无环图的拓扑排序功能等。 阅读全文

摘要： 代码清单如下： 阅读全文

摘要： 本篇博文是博主在学习C语言算法与数据结构的一些应用代码实例，给出了以二叉链表的形式实现二叉树的相关操作。如创建，遍历（先序，中序后序遍历），求树的深度，树的叶子节点数，左右兄弟，父节点。 代码清单如下： 阅读全文