# 將資料x和標籤y按照test_ratio分割成x_train和x_test，y_train，y_test
def train_test_split(x,y,test_ratio = 0.2,seed = none):
"""檢查資料和標籤是否匹配，檢查比列數是否合法"""
assert x.shape[0] == y.shape[0]
assert 0 <= test_ratio <= 1
# 種下隨機種子
if seed:
np.random.seed(seed)
# 將索引打亂，按照比例提取訓練資料集索引和測試資料集索引
shuffled_indexes = np.random.permutation(len(x))
test_size = int(len(x) * test_ratio)
test_indexes = shuffled_indexes[:test_size]
train_indexes = shuffled_indexes[test_size:]
# 根據索引提取出測試資料和訓練資料
x_train = x[train_indexes]
y_train = y[train_indexes]
x_test = x[test_indexes]
y_test = y[test_indexes]
return x_train,y_train,x_test,y_test
機器學習中的KNN演算法
關注菜鳥解說大資料 一.knn的簡單介紹 knn演算法的核心思想是如果乙個樣本在特徵空間中的k個最相鄰的樣本中的大多數屬於某乙個類別，則該樣本也屬於這個類別，並具有這個類別上樣本的特性。該方法在確定分類決策上只依據最鄰近的乙個或者幾個樣本的類別來決定待分樣本所屬的類別。機器學習入門的第乙個演算法是k...
機器學習 演算法 KNN
參考 我感覺knn是最簡單的乙個機器學習演算法，實現很簡單，效果也一般般 就是算個euclideam distance,還有一些可以優化的地方，比如可以加權，第二篇文章提到了 python 如下 coding utf 8 created on aug 30,2013 author blacklaw ...
機器學習 KNN 演算法
一 主要目的 在樣本空間中，找到與待估計的樣本最臨近的k個鄰居，用這幾個鄰居的類別來估計待測樣本的類別 二 適用性 樣本容量比較大的類域的自動分類，而樣本容量較小的類域則容易誤分。尤其適用於樣本分類邊界不規則的情況 三 不足 1 當樣本不平衡時，比如乙個類的樣本容量很大，其他類的樣本容量很小，輸入乙...