演算法核心思想：通過你的鄰居確定你的型別
即計算與鄰居之間的距離，選取最短的距離，從而得出自己的型別
兩個樣本的距離可以通過如下公式計算，又叫歐式距離
比如說，a(a1,a2,a3),b(b1,b2,b3)
1.資料處理
1、縮小資料集範圍
dataframe.query()
2、處理日期資料
pd.to_datetime
pd.datetimeindex
3、增加分割的日期資料
4、刪除沒用的日期資料
pd.drop
5、將簽到位置少於n個使用者的刪除
place_count =data.groupby(『place_id』).aggregate(np.count_nonzero)
tf = place_count[place_count.row_id > 3].reset_index()
data = data[data[『place_id』].isin(tf.place_id)]
機器學習 k 近鄰演算法
一.k 近鄰演算法概述 簡單地說，k 近鄰演算法採用測量不同特徵值之間的距離方法進行分類。k 近鄰演算法 knn 它的工作原理是 存在乙個樣本資料集，也稱訓練樣本集，並且樣本集中每個資料都存在標籤，即我們知道樣本集中每一資料與所屬分類的對應關係。輸入沒有標籤的新資料後，將資料的每個特徵與樣本集合中資...
機器學習 K近鄰演算法
用例一 from sklearn.neighbors import nearestneighbors import numpy as np x np.array 1,1 2,1 3,2 1,1 2,1 3,2 nbrs nearestneighbors n neighbors 2,algorithm...
機器學習 K近鄰演算法
工作原理 存在乙個訓練樣本資料集合，每組資料對應乙個標籤及分類 比如下邊例子為前兩個資料都為a類 輸入測試樣本後通過計算求出測試樣本與訓練樣本的歐氏距離d，取前k個最小的值，這k組資料對應的標籤分類最多的那種，就是測試樣本的標籤。訓練樣本資料 1.0,1.1 1.0,1.0 0,0 0,0.1 歐氏...