有没有比较完善的导入数据集就可以进行分析的KNN算法程序，我所能找到的都是直接导入sklearn包中自带的数据集实现的，我想要用KNN做一个简单分析，已经做出了一个数据集，但是我把那些代码进行修改，导入我自己的数据之后就会报错，我不知道是我的代码有问题还是我整理出的数据格式有问题。所以我想问问有没有不通过导入sklearn包中自带的数据集实现，通过导入自己数据实现的KNN程序，还想了解一下数据集的格式要求
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- 2020-09-27 10:29回答 3 已采纳 ```python #!/usr/bin/python # coding=utf-8 ######################################### # kNN: k Ne
- 2022-10-26 22:57回答 2 已采纳 题主的问题恐怕不是数组元素多而是计算错误，比如，T数组的第2个元素应该是3.1，题主计算出来却是1.5。下面是我写的一个算法，请测试。 def romberg(f, a, b, eps): T
- 2023-04-20 17:22回答 3 已采纳 要查看你的预测程序使用了哪些函数，你可以使用Python自带的内置函数dir()。这个函数可以返回一个对象所包含的所有属性和方法的列表，包括模块、类、实例或任何其他对象。在这种情况下，你只需在Pyth
- 2021-07-03 10:49卷不动的程序猿的博客 kNN（k-Nearest Neighbors...KNN算法就是这样。它使相同类别的样本在特征空间中聚集在一起。 分类时一般采用多数表决投票法，即训练集里和预测的样本特征最近的K个样本，预测为里面有最多类别数的类别。回归时，一...
- 2022-09-30 18:14回答 5 已采纳 首先，手写识别的关键是特征描述，如果这一步没有做好，用什么方法，怎么调参，也不会有好的结果。将图像像素值直接作为输入向量，原则上是不适当的。推荐实现方法如下：（1）首先，样本均匀，标准化，归一化，这些
- 2022-03-11 11:18回答 5 已采纳 内置函数并不一定是最优算法，但一定是通用性，稳定性最好的。有时候面临性能瓶颈，或者个性化的排序需求，就需要自己写排序，Python的易用容易上手，就在于这些封装好的函数功能。
- 2022-07-13 16:30回答 2 已采纳 不是已经给你写了吗 class Queue: def __init__(self): self.s = [] def pop(self):
- 2022-06-15 21:29哥们要飞的博客 2、使用python语言实现KNN算法。 一、创建脚本文件 二、编写KNN算法程序 KNN算法所阐述的核心思想在KNN.py文件的注释部分具有详细的介绍，编辑KNNTest.py文件进行KNN算法思想的验证实现。KNN.py代码为： # ...
- 2022-06-26 20:24回答 2 已采纳 这题目用动态规划都不行, 只能从结果上找规律,直接推算了,时间复杂度O(n)规律是前面30个值为1,2,3,5,8,12,19,30,47,74,116,182,286,449,705,1107,17
- 2022-04-03 18:39回答 2 已采纳 KNN是需要训练集的，只是不需要训练算法而已。KNN的原理是找到数据库里和输入样本最近的几个样本，用它们的标签来判决输入样本标签，这就需要一个存在本地的数据库，称之为训练集。按理来说这里没有训练的过程
- 2023-03-02 23:20回答 1 已采纳 该回答引用ChatGPT 要求只改变(1,1)的状态，我们可以暴力枚举所有可能的状态，然后计算需要的最少操作次数。由于每个开关只有两种状态，因此共有2^9=512种可能的状态，可以通过遍历这些状态来
- 2022-01-19 12:20指尖在键盘上舞动的博客 classify0()：分类器函数，实现KNN分类功能 creatDataSet()：创建数据，用来测试分类器是否可以分类 file2matrix()：将文本文件的内容转存到数组中 autoNorm(dataSet)：用于对特征值的归一化 datingClassTest()：...
- 2022-08-27 09:42回答 3 已采纳 看你要做什么方面的，对应不同数据。比如结构化数据一般树模型比较通用，像xgboost,lightgbm。深度学习一般是图像，文本，语音，这算法模型就多了。文本，直接看transformer,bert,
- 2021-09-15 21:23阿库塔姆的博客 文章目录kNN算法思想与步骤实力分析与代码实现 kNN算法思想与步骤 kNN算法的基本思想如下： 假设样本集共有n个样本，它们在m个特征上具有区分度，它们分别属于0或1中的一类。假设第i个样本的特征向量为（ai1,ai2,⋯...
- 2020-12-03 01:10weixin_39662142的博客 {"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,...社区覆盖了云计算、大数据、人工智能、IoT、云原生、数据库、微服务、安全、开发与运维9大技术领域。","link1":...
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