文章目录1.K-近邻算法思想2.K-近邻算法(KNN)概念3.电影类型分析4.KNN算法流程总结5.k近邻算法api初步使用机器学习库scikit-learn1Scikit-learn工具介绍2.安装3.Scikit-learn包含的内容4.K-近邻算法API5.案例5.1步骤分析5.2代码过程1.K-近邻算法思想假如你有一天来到北京，你有一些朋友也在北京居住，你来到北京之后，你也不知道你在北京的哪个区，假如你来到了北京南站。分别问朋友在哪个区，距离多远。根据最近朋友所在区比如丰台区，来判断自己是不是也在丰台区。这就是K近邻算法的思想，根据最近距离来判断你属于哪个类别。根据你的“邻居”来推断出
模型持久化（模型保存与加载）是机器学习完成的最后一步。因为，在实际情况中，训练一个模型可能会非常耗时，如果每次需要使用模型时都要重新训练，这无疑会浪费大量的计算资源和时间。通过将训练好的模型持久化到磁盘，我们可以在需要使用模型时直接从磁盘加载到内存，而无需重新训练。这样不仅可以节省时间，还可以提高模型的使用效率。本篇介绍scikit-learn中几种常用的模型持久化方法。1.训练模型首先，训练一个模型，这里用scikit-learn自带的手写数字数据集作为样本。importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasets#加载手写数据集data=d
1.ModulesPythonIntroductionIntheworldofprogramming,wecarealotaboutmakingcodereusable.Inmostcases,wewritecodesothatitcanbe reusableforourselves.Butsometimeswesharecodethat’shelpfulacrossabroadrangeofsituations. Inthislesson,we’llexplorehowtousetoolsotherpeoplehavebuiltinPythonthatarenotincludedautoma
*以下文章来源于MoveFuns，作者MoveFunsDAO星航计划是一个Web3技术的公益计划,旨在引导更多的人加入开源社区,学习Move语言，了解Web3。本期星航计划由MoveFunsDao发起，由Sui官方基金会支持，汇集了Web3开发领域内的专业导师，帮助那些对区块链开发感兴趣但尚未入门的朋友们快速了解和应用Web3开发。训练营亮点课程学习免费提供丰富的Move语言学习资料清晰的学习路线和活跃的交流环境技术指导不定时即兴直播分享每日星航自习室一对一指导贡献激励学习路线中设立了多级的里程碑奖励最高奖励可达1000RMB毕业学员专属NFT证书资源支持协助开发者申请Grant的支持帮助开发
星航计划是一个Web3技术的公益计划,旨在引导更多的人加入开源社区,学习Move语言，了解Web3。本期星航计划由 MoveFunsDao 发起，由Sui官方基金会支持，汇集了Web3开发领域内的专业导师，帮助那些对区块链开发感兴趣但尚未入门的朋友们快速了解和应用Web3开发。训练营亮点💻课程学习免费提供丰富的Move语言学习资料清晰的学习路线和活跃的交流环境👊技术指导不定时即兴直播分享每日星航自习室一对一指导💰贡献激励学习路线中设立了多级的里程碑奖励最高奖励可达1000RMB毕业学员专属NFT证书💧资源支持协助开发者申请Grant的支持帮助开发者推荐工作机会如果你是：🧑🎓相关专业学生：具有
在本系列的 上一篇文章 中，我们用TensorFlow构建了第一个神经网络，然后还通过Keras接触了第一个数据集。我们还将介绍另一个强大的机器学习Python库scikit-learn。不过在进入正题之前，我要介绍两个轰动性的人工智能应用：ChatGPT和DALL-E2。（LCTT译注：此文原文发表于2023年初，恰值以ChatGPT为代表的AI热潮开始掀起。）OpenAI是一个人工智能研究实验室，它在人工智能和机器学习领域做了很多研究。埃隆·马斯克ElonMusk 是该组织的联合创始人之一。2022年11月，该实验室推出了一款名为ChatGPT的在线工具。它是一个可以像人类一样聊天的人工智
前面两篇介绍了分类模型评估的两类方法，准确率分析和损失分析，本篇介绍的杰卡德相似系数和马修斯相关系数为我们提供了不同的角度来观察模型的性能，尤其在不平衡数据场景中，它们更能体现出其独特的价值。接下来，让我们一起了解这两个评估指标的原理与特点。1.杰卡德相似系数杰卡德相似系数（Jaccardsimilaritycoefficient）用于衡量两个集合的相似度。在分类模型中，通常将每个类别看作一个集合，然后计算模型预测结果与实际结果之间的杰卡德相似系数。杰卡德相似系数能够直观地反映模型预测的准确性，并且对于不平衡数据集具有一定的鲁棒性。它特别适用于二元分类问题，但也可以扩展到多类分类问题中。1.1
分类模型评估中，通过各类损失（loss）函数的分析，可以衡量模型预测结果与真实值之间的差异。不同的损失函数可用于不同类型的分类问题，以便更好地评估模型的性能。本篇将介绍分类模型评估中常用的几种损失计算方法。1.汉明损失Hammingloss（汉明损失）是一种衡量分类模型预测错误率的指标。它直接衡量了模型预测错误的样本比例，因此更直观地反映出模型的预测精度，而且，它对不平衡数据比较敏感，也适用于多分类的问题，不仅限于二分类问题。1.1.计算公式\(L(y,\hat{y})=\frac{1}{n*m}\sum_{i=0}^{n-1}\sum_{j=0}^{m-1}1(\hat{y}_{i,j}\n
1.Codingquestion1 DivisibleByTenCreateafunctionnameddivisible_by_ten()thattakesalistofnumbersnamednumsasaparameter.Returnthecountofhowmanynumbersinthelistaredivisibleby10.defdivisible_by_ten(nums):count=0fornumberinnums:if(number%10==0):count+=1returncountprint(divisible_by_ten([20,25,30,35,40]))
分类模型的评估和回归模型的评估侧重点不一样，回归模型一般针对连续型的数据，而分类模型一般针对的是离散的数据。所以，评估分类模型时，评估指标与回归模型也很不一样，比如，分类模型的评估指标通常包括准确率、精确率、召回率和F1分数等等。而回归模型的评估指标通常包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等等，不过，这些指标衡量的都是预测值与真实值之间的数值差异。关于回归模型的评估，可以参考之前的文章，本篇开始，主要讨论分类模型的评估。1.准确率分数准确率分数（accuracyscore）代表了模型正确分类的样本比例，它能够直观地反映出模型在分类任务上的准确度。不过，在处理不
