今天更新的是KNN最近临算法,主要用来分类,思路非常简单,主要是计算位置点和已知点的距离进行分类.由于Sklearn已经将算法打包,因此实现起来非常轻松,算是很愉快了.github持续更新,地址https://github.com/DuLiCS/100-days-of-ml/tree/master/KNN

今天的第二项工作是将《machine learning in action》KNN这一章的代码简化成sklearn库的形式,项目有两个,一个是约会网站,一个是手写识别系统.接下来一个一个写,老规矩,在这里不多作说明,都写在ipynb文件里.

第一个小的project做完了.首先介绍数据集和背景.主要场景是一个约会网站的用户根据三个变量:玩游戏所耗时间百分比,飞行里程数以及每周消费冰淇淋公升数来决定兴趣,分别是不喜欢,少量兴趣和很感兴趣.步骤也很简单1.数据预处理,也就是归一化和从txt文件读数据 2.分割数据集 3.训练+测试 4.将k取不同值进行运算得知,在本题范围内k=8 可得到最好的分类效果.
Github page  https://github.com/DuLiCS/100-da ... r/KNN_datingSiteAna

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叽叽歪 发表于 2019-2-11 19:10
为楼主的学习精神点赞

感谢管理员大佬 希望自己能完整的写下去

这个帖还没有沉 最近在忙一个项目，大概两三天之内结束

说好的KNN手写识别终于完成了,之前在忙一个项目,主要是将MFC代码中的数据分析和绘图写成python,消耗了很多时间,也学到了不少东西.今天主要说说手写识别系统,和之前的约会网站类似,难点主要是数据处理部分,算法部分已集成在sklearn中.手写识别系统是将一些32*32的由0和1构成的图像文字矩阵转化成向量形式,再将文件名中的对应字符取出进行训练.具体的代码和分析在python文件中.照例更新github链接https://github.com/DuLiCS/100-da ... nd_writing_identify

不知道为什么 代码总是同步不上去 先把程序作为附件放在这里吧


just push the code to the Github Server/代码已可以正常查看

KNN结束之后，SVM是接下来的内容，今天周一，算是摸鱼了，完成一下简单的实现，sklearn封装好的方法调用起来十分便捷，代码没有几行，数据预处理部分也与之前大同小异，github代码一直push不上去，小小的在这里记录一下就好。
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https://github.com/DuLiCS/100-days-of-ml/tree/master/SVM

不得不说，自己有点见异思迁了，手头有一本Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow，中文翻译叫机器学习实用指南，英文原版卖到三百多了，还好东南大学出版社有影印版，之前所说的github的project其实不是很完善，所以，现在就依托着这本数为大纲往前走，按照读书笔记的形式往下写，当然有代码是一定会实现并上传的。