文件名称：《机器学习》算法实例-KNN算法-海伦约会案例
文件大小：105KB
文件格式：RAR
更新时间：2021-11-24 10:55:50
机器学习 k近邻算法 算法实例
【案例描述】 海伦使用约会网站寻找约会对象。经过一段时间之后，她发现曾交往过三种类型的人: 不喜欢的人 魅力一般的人 极具魅力的人 她希望: 工作日与魅力一般的人约会 周末与极具魅力的人约会 不喜欢的人则直接排除掉 现在她收集到了一些约会网站未曾记录的数据信息，这更有助于匹配对象的归类。 【开发步骤】 收集数据: 提供文本文件 准备数据: 使用 Python 解析文本文件 分析数据: 使用 Matplotlib 画二维散点图 训练算法: 此步骤不适用于 k-近邻算法 测试算法: 使用海伦提供的部分数据作为测试样本。 使用算法: 产生简单的命令行程序，然后海伦可以输入一些特征数据以判断对方是否为自己喜欢的类型。 【注】本实例对于每步都有详细讲解，若有不理解部分，可私信解答。
【文件预览】：
KNN算法-约会案例
----特别说明.pdf(90KB)
----KNNTest()
--------KNN.py(7KB)
--------knn_demo.py(9KB)
--------__init__.py(10B)
--------.idea()
--------__pycache__()
--------datingTestSet.txt(26KB)