《机器学习实战》实现时遇到的问题
2016-09-20 23:36
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《机器学习实战》第二章k-近邻算法,自己实现时遇到的问题,以及解决方法。做个记录。
1.写一个kNN.py保存了之后,需要重新导入这个kNN模块。报错:no module named kNN.
解决方法:1.将.py文件放到 site_packages 目录下
2.在调用文件中添加sys.path.append("模块文件目录");
import sys
sys.path.append('c:\xxxx\b.py') # 这个例子针对 windows 用户来说的
2.上面的问题解决之后,import kNN。报错:only 2 non-keyword arguments accepted。
问题所在:貌似是粗心少写了两个中括号
本来是array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]),结果少写了最外面的两个中括号-_-||
3.继续写k-近邻算法函数,保存到kNN.py之后,输入命令:kNN.classify0([0,0],group,labels,3)
报错:module' object has no attribute 'classify0'
解决方法:重启Python IDLE即可。
把代码也贴在这里吧,如果保存到电脑里,过一段时间就忘了在哪了。还是放在这里保险点.
kNN.py:
[python] view
plain copy
print?
from numpy import *
import operator
def createDataSet():
group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])
labels = ['A','A','B','B']
return group,labels
def classify0(inX,dataSet,labels,k):
dataSetSize = dataSet.shape[0]
diffMat = tile(inX,(dataSetSize,1)) - dataSet
sqDiffMat = diffMat**2
sqDistances = sqDiffMat.sum(axis = 1)
distances = sqDistances**0.5
sortedDistIndicies = distances.argsort()
classCount = {}
for i in range(k):
voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1
sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(),
key=operator.itemgetter(1),reverse=True)
return sortedClassCount[0][0]
然后打开Python Shell:
结果还不错。
1.写一个kNN.py保存了之后,需要重新导入这个kNN模块。报错:no module named kNN.
解决方法:1.将.py文件放到 site_packages 目录下
2.在调用文件中添加sys.path.append("模块文件目录");
import sys
sys.path.append('c:\xxxx\b.py') # 这个例子针对 windows 用户来说的
2.上面的问题解决之后,import kNN。报错:only 2 non-keyword arguments accepted。
问题所在:貌似是粗心少写了两个中括号
本来是array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]),结果少写了最外面的两个中括号-_-||
3.继续写k-近邻算法函数,保存到kNN.py之后,输入命令:kNN.classify0([0,0],group,labels,3)
报错:module' object has no attribute 'classify0'
解决方法:重启Python IDLE即可。
把代码也贴在这里吧,如果保存到电脑里,过一段时间就忘了在哪了。还是放在这里保险点.
kNN.py:
[python] view
plain copy
print?
from numpy import *
import operator
def createDataSet():
group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])
labels = ['A','A','B','B']
return group,labels
def classify0(inX,dataSet,labels,k):
dataSetSize = dataSet.shape[0]
diffMat = tile(inX,(dataSetSize,1)) - dataSet
sqDiffMat = diffMat**2
sqDistances = sqDiffMat.sum(axis = 1)
distances = sqDistances**0.5
sortedDistIndicies = distances.argsort()
classCount = {}
for i in range(k):
voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1
sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(),
key=operator.itemgetter(1),reverse=True)
return sortedClassCount[0][0]
然后打开Python Shell:
结果还不错。
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