头歌平台(EduCoder)—— 数据挖掘算法原理与实践:k-近邻

第1关:knn算法概述

任务描述

本关任务:使用python实现方法,找出目标样本最近的k个样本。

编程要求

根据提示,在右侧编辑器Begin-End处补充代码,实现topK方法。

测试说明

程序会调用你实现的方法,找出目标样本最近的k个样本的标签。如目标样本最近的5个样本为0,0,1,1,1则返回列表[0,0,1,1,1]。若返回结果与真实结果一致则视为通关。

头歌平台(EduCoder)—— 数据挖掘算法原理与实践:k-近邻_第1张图片

第2关:动手实现knn算法

任务描述

本关任务:使用python实现knn算法,并对手写数字进行识别。

相关知识

为了完成本关任务,你需要掌握:1.加权投票,2.knn算法流程。

编程要求

根据提示,在右侧编辑器Begin-End处补充代码,实现knn算法。

测试说明

程序会调用你的实现的方法对手写数字进行识别,正确率大于0.95则视为通关。

头歌平台(EduCoder)—— 数据挖掘算法原理与实践:k-近邻_第2张图片

头歌平台(EduCoder)—— 数据挖掘算法原理与实践:k-近邻_第3张图片

你可能感兴趣的:(头歌平台(EduCoder),算法,数据挖掘,机器学习,python)