摘要： 一、kNN算法基础 # kNN：k-Nearest Neighboors # 多用于解决分类问题 1）特点： 2）思想： 根本思想：两个样本，如果它们的特征足够相似，它们就有更高的概率属于同一个类别； 问题：根据现有训练数据集，判断新的样本属于哪种类型； 方法/思路： 3）代码实现过程： 示例代码： 阅读全文

摘要： 一、sklearn模块 阅读全文

摘要： 一、matplotlib绘制折线图 matplotlib绘图的实质是折线图，将所有的点用直线连接起来，由于距离比较密，看起来像是个平滑的曲线； 二、matplotlib绘制散点图：Scatter Plot 直接调用plt.scatter()函数即可，和plt.plot()用法一样 对于折现图，横轴表 阅读全文

摘要： 一、中位数 定义/解释：按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数，即在这组数据中，有一半的数据比他大，有一半的数据比他小 # 如果观察值有偶数个，通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数。 二、方差 参考百科：方差 1）定义 方差（variance)：是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程 阅读全文

摘要： 一、Jupyter Notebook的魔法命令 # 模块/方法 + ？或者help(模块/方法)：查看模块/方法的解释文档； 1）%run # 机械学习中主要应用两个魔法命令：%run、%timeit # 魔法命令格式：% + 命令 # %run：将模块引用并在Jupyter Notebook中执行 阅读全文

摘要： 一、关于数据 通过对数据集的学习，算法系统再接受新的特征后可以自己判断该特征对应的事物； 事物的特征数据； 一般大写字母表示矩阵，小写字母表示向量； 向量分为行向量（1 X n）和列向量（n X 1），数学上一般将向量表示为列向量； 将数据集表示在坐标系中，有几种特征，就用几种维度的空间，一个样本就 阅读全文

摘要： # 注：一定要学会用help()查看变量、函数、类、实例对象的使用文档； # 格式：help(变量、函数、类、实例对象)； 一、什么是机械学习 1、一般应用 垃圾邮件分类、图像识别、人脸识别、数字识别 传统解决思路： 编写规则，定义“垃圾邮件”，让计算机执行：将一封邮件输入到传统算法，经判断输出结果 阅读全文

摘要： 一、 API(Application Programming Interface,应用程序编程接口) 1）定义：API是远程服务器或者操作系统的一些函数，是它们的一部分； 2）功能：用来接收应用程序（也就是APP/软件）发出的请求； 二、操作系统的API 1）软件是运行在系统平台的支撑上的，软件的功 阅读全文

摘要： 一、解释 安装的QQ软件是保存在硬盘中的，双击QQ图标，操作系统就会知道要运行这个软件，它会在硬盘中找到安装的QQ软件，将数据（安装的软件本质上就是很多数据的集合）复制到内存。 #双击QQ图标，这个操作相当于一个请求，传递给系统的API函数； #QQ不是在硬盘中运行的，而是在内存中运行的，因为内存的 阅读全文

摘要： 一、数据库分类 数据库的基本结构分三个层次，反映了观察数据库的三种不同角度。 以内模式为框架所组成的数据库叫做物理数据库；以概念模式为框架所组成的数据叫概念数据库；以外模式为框架所组成的数据库叫用户数据库。 ⑴ 物理数据层。 它是数据库的最内层，是物理存贮设备上实际存储的数据的集合。这些数据是原始数 阅读全文