在实例中把寻路算法写成了一个专门的类。使用非常方便。效率很高。可以直接显示路径看结果，也可以让它一步步显示出搜索的过程。鼠标在界面上画出一些黑点可以作为障碍，来考验它的能力，呵呵

knn k近邻算法，即时学习预处理步骤，可选择欧式距离或者曼哈顿距离 查找最相似邻居来建立局部模型，用于在线预测，过程监控，故障诊断。

Fathi_portfolio 数据挖掘最终项目，初级数据科学家。 最终项目：电影推荐系统 总览 创建了一个工具，该工具根据具有相同特征的一部电影标题推荐几部电影。 了解数据集。 使用Phyton，Excel和PowerBi从电影原始数据集中清除数据。 使用RapidMiner和Phyton使用不同的度量标准（曼哈顿距离，欧氏距离和余弦相似度）优化K最近邻（KNN），以达到预测数据挖掘解决方案的最佳模型，并使用K均值作为描述性数据挖掘解决方案。 使用Spider建立了Movie Rec

连体LSTM 使用MaLSTM模型（暹罗网络+曼哈顿距离的LSTM）检测问题对之间的语义相似性。 使用的训练数据集是原始Quora问题对数据集（使用的〜363K对）的子集。 这是Keras基于和。 先决条件 纸，文章 数据 参考文献 原始作者的GitHub 基于TensorFlow的实现 Kaggle的test.csv太大了，所以我就只提取前20个问题，并创建了一个名为test-20.csv和它在使用predict.py 。 您应该将所有数据文件./data目录。 怎么跑 训练 $ py