大数据竞赛平台——Kaggle 入门篇_呼呼的博客-CSDN博客

来自 : CSDN技术社区 发布时间：2021-03-25

def classify(inX, dataSet, labels, k):      inX mat(inX)      dataSet mat(dataSet)      labels mat(labels)      dataSetSize   dataSet.shape[0]                        diffMat   tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet         sqDiffMat   array(diffMat)**2      sqDistances   sqDiffMat.sum(axis 1)                        distances   sqDistances**0.5      sortedDistIndicies   distances.argsort()                  classCount {}                                            for i in range(k):          voteIlabel   labels[0,sortedDistIndicies[i]]          classCount[voteIlabel]   classCount.get(voteIlabel,0)   1      sortedClassCount   sorted(classCount.iteritems(), key operator.itemgetter(1), reverse True)      return sortedClassCount[0][0]  

def classify(inX, dataSet, labels, k): inX mat(inX) dataSet mat(dataSet) labels mat(labels) dataSetSize dataSet.shape[0]  diffMat tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet  sqDiffMat array(diffMat)**2 sqDistances sqDiffMat.sum(axis 1)  distances sqDistances**0.5 sortedDistIndicies distances.argsort()  classCount {}  for i in range(k): voteIlabel labels[0,sortedDistIndicies[i]] classCount[voteIlabel] classCount.get(voteIlabel,0) 1 sortedClassCount sorted(classCount.iteritems(), key operator.itemgetter(1), reverse True) return sortedClassCount[0][0]

关于这个函数 参考 kNN算法实现数字识别
2018年3月8日企业或者研究者可以将数据、问题描述、期望的指标发布到Kaggle上,以竞赛的形式向广大的数据科学家征集解决方 案,类似于KDD-CUP(国际知识发现和数据挖掘竞赛)。Kaggle...大数据竞赛平台——Kaggle 入门篇大数据竞赛平台——Kaggle 入门篇这篇文章适合那些刚接触Kaggle、想尽快熟悉Kaggle并且独立完成一个竞赛项目的网友，对于已经在Kaggle上参赛过的网友来说，大可不必耗费时间阅读本文。本文分为两部分介绍Kaggle，第一部分简单介绍Kaggle，第二部分将展示解决一个竞赛项目的全过程。如有错误，请指正！1、Kagg...大数据竞赛平台——Kaggle 入门篇