本文将遍历批量数据点并让TensorFlow更新斜率和y截距。这次将使用Scikit Learn的内建iris数据集。特别地,我们将用数据点(x值代表花瓣宽度,y值代表花瓣长度)找到最优直线。选择这两种特征是因为它们具有线性关系,在后续结果中将会看到。本文将使用L2正则损失函数。
# 用TensorFlow实现线性回归算法
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# This function shows how to use TensorFlow to
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目录一、KNN算法Python实现1、导入包2、 画图,展示不同电影在图上的分布3、训练样本和待测样本准备4、计算待测样本点到每个训练样本点的距离5、查找离待测样本点最近的K个训练样本点的类型6、找出数量最多的类7、写成自定义函数二、鸢尾花(iris)数据集测试1、导入包2、导入数据,划分数据集3、调用写好的KNN函数,并计算查准率、查全率和混淆矩阵
KNN是机器学习十大算法之一,因为原理很好理解,有一句话:“Talk is cheap.Show me the code.” 所以用Python来