inx

construct

TherearefourclassesA,B,CandD.Theyallhavethesameformasfollows:classX{public:X(){cout<<"InX()"<
Liusyu6688·2018-06-08 10:51

机器学习实战---KNN代码详解

fromnumpyimport*importoperatordefclassify0(inX,dataSet,labels,k):dataSetSize=dataSet.shape[0]printtile
Li_Michael·2018-06-06 21:24

学习笔记：机器学习实战 KNN

KNN算法注释版，新手小白，有错误欢迎指正环境：python3.6 #KNN分类器 defclassify(inX,dataSet,labels,k): #inX为行向量 dataSize=dataSet.shape
folk_·2018-06-02 00:00

Chapter2.1——k邻近算法代码解析

就记录下来首先，附上最基础的K-邻近算法defclassify0(inX,dataSet,labels,k):#计算距离dataSetSize=dataSet.shape[0]diffMat=tile(
还没入门就可以放弃·2018-05-25 13:19

机器学习实战---k近邻算法

按照距离递增次序排序；（3）选取与当前点距离最小的k个点；（4）确定前k个点所在类别的出现频率；（5）返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类；kNN代码详解如下：defclassify0(inX
圈圈9527·2018-05-15 00:00

利用tensorflow构建一个简单的神经网络计算函数参数值

np.random.RandomState(SEED).rand(32,2)Y_=[[2*x1+9*x2+(np.random.RandomState(SEED).rand()/10.0-0.05)]forx1,x2inX
_茂茂·2018-04-29 16:33

《机器学习实战》笔记：RuntimeWarning: overflow encountered in exp

logRegres.multiTest()Warning(fromwarningsmodule):File"E:/AI/FirstPythonProj\logRegres.py",line13return1.0/(1+exp(-inX
cckchina·2018-04-12 16:13

logistic回归-(sklearn)参数含义及实现（3）机器学习实战

defsigmoid(inX):#sigmoid函数return1.0/(1+exp(-inX))def
BIT_666·2018-04-02 13:57

Machine Learning in Action机器学习实战 第二章 KNN算法 （笔记）

导入一些常用的库fromnumpyimport*importoperatorfromosimportlistdir#开始定义分类函数#inx为需要分类的参数，dataSet为训练集，labels为dataSet
AaronPaul·2018-03-21 22:36

k-邻近算法

使用Python实现kNN分类为算法计算距离函数classify0()如下：defclassify0(inX,dataSet,labels,k):dataSetSize=dataSet.shape[0]
糯米团子_大芒果·2018-03-15 09:11

数据库复合索引的最左前缀原则讲解

NOTNULLAUTO_INCREMENT,`name`varchar(255)DEFAULTNULL,`cid`int(11)DEFAULTNULL,PRIMARYKEY(`id`),KEY`name_cid_INX
程序员玛尼·2018-03-09 15:46

【读书笔记】机器学习实战p19-2.1.2（k-近邻算法）

array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])  labels=['A','A','B','B']  returngroup,labelsdefclassify0(inX
AntioniaMao·2018-03-08 22:23

[python][numpy]简单K-近邻算法实现

代码来自PeterHarrington.机器学习实战[M].人民邮电出版社,2013.为了方便阅读做了简单的注释defclassify0(inX,dataSet,labels,k):dataSetSize
Charles_Thanks·2018-02-28 11:15

【离散数学】基本结构——集合、函数、序列、矩阵

首先，常用符号一览：符号含义LaTeXLaTeX(仅符号)x∈Ax∈Ax属于集合A\inx∉Ax∉Ax不属于集合A\no
傲决流云·2018-02-22 21:43

KNN-手写数字识别

github.com/Azure-Sky-L/Machine-learning#运行环境python3importnumpyasnpimportoperatorfromosimportlistdir#用于分类的输入向量inX
楚江枫·2018-02-01 10:02

《机器学习实战》-Logistic回归（2）

测试算法 defclassifyvector(inx,weight): prob=sigmoid(sum(inx*wei
ccccCi归宿·2018-02-01 00:00

机器学习实战第一节，K近邻算法

np.array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])labels=['A','A','B','B']returngroup,labelsdefclassify0(inX
LettyLin·2017-12-26 00:00

机器学习-KNN算法

python实现：#coding:utf-8'''KNN算法'''fromnumpyimport*importoperatordefclassify0(inX,dataSet,labels,k):'''
hello2sys·2017-12-11 08:13

机器学习算法--Perceptron(感知机)算法

输入\(\chi\inX\)表示实例的特征向量，对应于输入空间的点；输出\(y\in\gamma\)表示实例的类别。
liuyang0·2017-11-30 10:00

K近邻算法（机器学习实战）

K近邻算法（机器学习实战）过程：python代码：defknn(inx,labels,dataSet,k): org_1Mat=np.tile(inx,(dataSet.shape[0],1))-dataSet
i4scareCrawl·2017-11-26 00:00

DB2索引所在表空间

阅读更多--查看索引的表空间idSELECTTBSPACEIDFROMSYSCAT.INDEXESWHEREINDNAME='A_TEST_INX'--根据上面查到的id查表空间select*fromsysibm.systablespaceswheretbspaceid
zhouchaofei2010·2017-11-14 17:00

kNN

group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])labels=['A','A','B','B']returngroup,labelsdefclassify0(inX
YHuang96·2017-10-14 16:40

机器学习实战-kNN分类手写数字笔记

importnumpyasnpimportpandasaspddefclassify0(inX,dataSet,labels,k):#inX代表输入的数据坐标，DataSet:n个m维数据，大小n*mdataSetSize
eclipSYcn·2017-08-22 14:27

《机器学习实战》学习笔记1

更多内容见书2.1.2实施kNN分类算法1.kNN代码importnumpyasnp importoperator defclassify0(inX,dataSe
Leo_Huang720·2017-08-21 15:32

《机器学习实战》学习笔记1

更多内容见书2.1.2实施kNN分类算法1.kNN代码importnumpyasnp importoperator defclassify0(inX,dataSe
Leo_Huang720·2017-08-21 00:00

机器学习实战：KNN 代码注释(python)

array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])  labels=['A','A','B','B']  returngroup,labelsdefclassify0(inX
lreaderl·2017-06-29 23:09

链表中倒数第k个结点（java版）

【解题思路1】//1.设置两个指针，inx1先向后移动k-1步，inx2不动。//2.然后同时向后移动，inx1到达结尾的时候，inx2刚好为倒数第k个结点。//3.注意临界情况。
ouyangyanlan·2017-06-12 09:00

NumPy的tile函数

tile(inX,2)把第一个维度复制两遍。（横着为第一个维度）tile(inX,(2,3))把第一个维度复制3遍，第二个维度复制两遍。#!
OOC_ZC·2017-05-19 15:50

机器学习实战--KNN代码解析

'''kNN:K近邻算法Input:inX:要判断的数据dataSet:训练数据集labels:数据分类k:输出结果的个数Output:输出欧氏距离最小的k个数这个KNN算法的主程序'''fromnumpyimport
逍遥扇·2017-04-17 09:17

jquery拖拽改变元素大小

因使用到改变拖拽改变层大小的效果摘了网上一段，然后自己写的例子层拖拽边框改变大小$(function(){varclickX,leftOffset,inx,nextW2,nextW;vardragging
ifyouknow·2017-04-06 00:00

Logistic回归和Sigmoid函数分类中的最大似然估计

在讲Logistic回归前，先具体说明一下什么是最大似然估计，可以参考最大似然估计学习总结------MadTurtle梯度上升算法的代码如下：defsigmoid(inX):return1.0/(1+
Flying_sfeng·2017-03-26 22:10

一种自动化生成z3变量的方法 （基于Python）

fromz3import*var_allocate={}defIRtoZ3expr(var):#ifvarisnumber,returnanumber,elsereturnaz3exprx=str(var)if("0x"inx
杨瘦锅·2017-03-17 20:21

机器学习实战-kNN

fromnumpyimport* importoperator defclassify0(inX,dataSet,labels,k): dataSetSize=dataSet.shape[0] diffMat
dahaiyidi·2017-02-28 00:00

create an outside distribution

prof:create1,distribute->devID,download,install,thentoXCode,Preference,detail,findtheprof,downloadit.3.inX
fonx·2017-02-24 23:29

kaggle 训练赛（1）Digit Recognizer

最终成绩0.96defknn(inX,num):dataSet=trainMatlabels=labelListk=3dataSetSize=dataSet.shape[0]diffMat=tile(inX
穆晨·2017-01-16 22:24

占位

Cartesianproduct），又称直积，表示为X×Y，是其第一个对象是X的成员而第二个对象是Y的一个成员的所有可能的有序对：X\timesY=\left{\left\langlex,y\right\rangle\midx\inX
BlackPoint_CX·2017-01-12 13:33

RL

StatexEnv-->Agent:Rewardr强化学习任务通常用马尔科夫决策过程(MarkovDecisionProcess,简称MDP)来描述：机器处于环境$E$中，状态空间为$X$,其中每个状态$x\inX
fanlu·2016-10-18 23:54

机器学习算法之Logistic Regression算法实现

''逻辑回归1.0Author:Stephen2016.10.6'''fromnumpyimport*importmatplotlib.pyplotaspltimporttimedefsigmoid(inX
Stephenfzp·2016-10-07 23:15

机器学习算法

监督学习KNNK近邻算法defclassify0(inX,dataSet,labels,k):  dataSetSize=dataSet.shape[0]  diffMat=tile(inX,(dataSetSize
grantever·2016-08-01 15:28

使用k近邻算法实现手写体识别

''' kNN:kNearestNeighbors Input:inX:vectortocomparetoexistingdataset(1xN) dataSet:sizemdatasetofknownvectors
lihaitao000·2016-05-12 17:00

机器学习中常见的字母解析及MarkDown代码

维空间向量，n维欧式空间,Rn$R^n$3.输入空间X,输出空间Y或者输入空间X,输出空间Y$X$$Y$$\mathcal{X}$$\mathcal{Y}$4.输入，实例x∈X；输出，标记y∈Y$x\inX
sanqima·2016-04-28 17:00

机器学习之K近邻

CreatedonSep16,2010kNN:kNearestNeighborsInput:inX:vectortocomparetoexistingdataset(1xN)dataSet:sizemdatasetofknownvectors
u011058765·2016-04-23 15:00

k-NearestNeighbor

对距离进行排序,取前k个里面的类别最多的即是当前对象的最有可能的类别;python实现fromnumpyimport*fromoperatorimportitemgetterdefclassify0(inx
呵离·2016-04-04 20:31

读懂《机器学习实战》代码—K-近邻算法改进约会网站配对效果

从上一篇文章大概了解了K-近邻算法的原理，并实现了分类函数：#inX为用于分类的输入向量 #dataSet为输入的训练样本集 #lables为标签向量 #参数k表示用于选择最近邻居的数目 defclassify0
u013457382·2016-03-20 18:00

机器学习实战python与R共舞

/usr/bin/python fromnumpyimport* importoperator defclassfy0(inX,dataSet,labels,k): dataSetSize=dataSet.shape
samhuairen·2016-03-19 22:00

k-近邻算法（《Machine Learning in Action》笔记）

优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定缺点：计算复杂度高、空间复杂度高，执行效率低下适合数值型和标称型数据importnumpy importoperator defclassify0(inX,
babyhujn0526·2016-03-19 11:00

Oracle_create an index using unusable

1、usingunusablecreateindexSQL>create indextbcs.INX_SUBS_PAYPLAN_APPLYOIDontbcs.SUBS_PAYPLAN(APPLYOID,
xuzhenxiang·2016-03-11 16:00

【python】题目：有1、2、3、4个数字，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？都是多少？

printNone count=0 nums=[] forindex1inxrange(1,5): forindex2inxrange(1,5): forindex3inx
LeoGao·2016-01-23 19:00

机器学习实战－k-近邻算法

[0,0], [0,0.1], [1,0], [1.1,0] ]) labels=['A','A','B','B','C','C'] returngroup,labels defclassify0(inX
napoay·2015-12-19 16:00

case做带选项的shell脚本以及结合while做交互选择的shell脚本的最基本写法

/bin/bashcase$1inx)echo"xisselected";;*)echo"pleaseusex"esac二、case结合while做交互脚本：#!
朱科强·2015-11-18 09:18
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