Python 全栈开发与分析电子书(上)-V2022

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03 scikit-learn中的KNN

浏览 149 扫码 分享 2023-05-10 20:34:56

    KNN详解 https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier.html

    image.png

    1. from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
    2. kNN_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=6)
    3. kNN_classifier.fit(X_train, y_train) # 建模
    4. X_predict = x.reshape(1, -1)
    5. kNN_classifier.predict(X_predict) # array([1])
    6. y_predict = kNN_classifier.predict(X_predict)
    7. print(y_predict[0]) # 1

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                • 02 局部组件的创建和使用
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                • 04 组件通信
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                • 11 mixin
              • 3-1-2-3-Vue脚手架
                • 01-介绍
                • 02-node环境配置
                • 03-vue项目初始化
                • 04 Vue实战
                  • 01 项目初始化
                  • 02 开始开发
                  • 03 Mock模拟数据
                  • 04 数据持久化
                  • 05 第三方组件(element-ui)
                • 05 Vue全家桶
                  • 01 Vue-router
                    • 01 简介
                    • 02 起步
                    • 03 命名路由
                    • 04 动态路由匹配
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                    • 06 查询参数
                    • 07 路由重定向
                    • 08 路由组件传参
                    • 09 编程式导航
                    • 10 嵌套路由
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        • 3-2-后端
          • 3-2-1-Flask
            • 3-2-1-1-框架剖析
              • 01 Flask简介
              • 02 路由
              • 03 视图
              • 04 模板
              • 05 类视图
              • 06 蓝图
              • 06 sqlalchemy
                • 01 SQLAlchemy简介
                • 02 SQLAlchemy基本使用
                • 03 单表操作
                • 04 常用数据类型
                • 05 Cloumn常用参数
                • 06 聚合函数
                • 07 字段查询详细
                • 08 外键约束
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                • 10 查询高级
              • 07 flask-sqlalchemy
                • 01 Flask-SQLAlchemy
                • 02 Flask-Script
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              • 01 项目搭建
          • 3-2-2-Django
            • 3-2-2-1-路由/视图/模板
              • 01-django简介
              • 02-Django开发环境搭建
              • 03-django命令
              • 04-django初体验
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              • 07 静态文件配置
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              • 01-Django限制请求方法
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            • 3-2-2-3-数据库
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              • 07-查询进阶
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              • 09-QuerySet的方法
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            • 3-2-2-6-用户认证
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              • 06 限流
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                • 01 数据校验
                • 02 序列化
                • 03 数据校验&序列化
              • 08 视图
                • 01 APIView
                • 02 GenericAPIView
                • 03 GenericViewSet
                • 04 五大常见视图类
                • 05 疑问
              • 09 权限补充
              • 10 搜索
                • 01 自定义filter
                • 02 第三方Filter(推荐)
              • 11 分页
              • 12 路由
              • 13 解析器
        • 3-3-web中间件
          • 3-3-1-缓存
            • 3-1-1-1-Redis
              • 01 Why Redis
              • 02 Redis介绍与安装
              • 03 Redis配置文件
              • 04-Redis操作
              • 05-Python操作Redis
          • 3-3-2-异步组件
            • 3-3-2-1-celery
              • 01 什么是Celery
          • 3-3-3-消息队列
      • 4-爬虫
        • 4-1-网页爬虫
          • 4-1-0-思路
            • 01 突破反爬
            • 02 JS逆向思路
          • 4-1-1-基础篇
            • 01 简介
            • 02 抓包
            • 03 JS详解
              • 01 JS基础
              • 02 JS调试工具
              • 03 数据类型
              • 04 变量
              • 05 运算符
              • 06 语句
              • 07 数组
              • 08 对象
          • 4-1-2-JS逆向实战
            • 01 X职
          • 4-1-3-JS高级
            • 01 断点调试
            • 02 突破反调试
            • 03 JS修改
          • 4-1-4-借助浏览器
            • 01 selenium
              • 01 浏览器驱动对比
              • 02 Selenium详解
              • 03 chrome远程调试
              • 04 多账号登录
          • 4-1-5-cookie池
            • 01 简介
            • 02 使用场景
            • 03 Python操作Cookie
            • 04 Cookie的维护方案
        • 4-2-APP爬虫
      • 5-桌面软件
        • 5-1-wxpython
          • 01 简介
          • 02 第一个桌面程序
          • 03 wxpython开发工具
        • 5-2-PySide
          • 01 初识PySide6
          • 02 配置开发环境
          • 03 基础窗口控件
          • 04 布局与样式
      • 6-办公自动化
        • 11-1-word篇
          • 01 简介
          • 02 第一个word程序
      • 7-小程序
        • 01 简介
        • 02 账号注册
        • 03 环境搭建
        • 04 目录结构
        • 05 配置
        • 06 组件
        • 07 flex布局
        • 08 跳转
      • 8-代码管理与上线
      • 9-测试
        • 7-1-单元测试
          • 01 测试用例
          • 02 unittest单元测试框架
            • 01 unittest基本使用
            • 02 Test fixture实战
            • 03 断言
            • 04 测试运行
          • 03 pytest单元测试框架
        • 7-2-Web自动化测试
          • 01 Selenium
        • 7-3-接口自动化测试
          • 01 接口测试基础
          • 02 搭建接口环境
          • 03 测试框架之HttpRunner
        • 7-4-App移动自动化测试
          • 01 appnium介绍
          • 02 appnium基本使用
        • 7-5-Windows GUI自动化测试
          • 01 测试库之pywinauto
          • 02 测试库之pywinauto
        • 7-6-性能测试
          • 01 locust介绍
          • 02 locust实例
        • 7-7-实战
          • 7-4-1-接口自动化测试
            • 01 搭建接口环境
      • 10-架构设计
        • 11-1-从0开始学架构
          • 11-1-1-基础架构
            • 01 架构到底是指什么?
            • 02 架构设计的历史背景
            • 03 架构设计的目的
            • 04 复杂度来源:高性能
            • 05 复杂度来源:高可用
            • 06 复杂度来源:可扩展性
            • 07 复杂度来源:低成本、安全、规模
            • 08 架构设计三原则
            • 09 架构设计原则案例
            • 10 架构设计流程1:识别复杂度
            • 11 架构设计流程2:设计备选方案
            • 12 架构设计流程3:评估和选择备选方案
            • 13 架构设计流程4:详细方案设计
          • 11-1-2-高性能架构模式
            • 01 高性能数据库集群:读写分离
            • 02 高性能数据库集群:分库分表
            • 03 高性能NoSQL
      • 11-算法与设计模式
    • III-数据分析
      • 1-数据分析基础
        • 1-1-理论
          • 1-1-1-数据分析方法
            • 01 大数据和商务数据的异同
            • 02 商务数据分析内容
            • 03 数据分析方法论
            • 04 数据分析具体方法
          • 1-1-2-业务思维
            • 0-1-数据分析指标体系搭建
              • 01-数据分析能力体系
              • 02 数据指标体系的组成
              • 03 强化指标体系
          • 1-1-3-统计学常识
            • 01 准备数据
            • 02 频数分布
            • 03-描述统计
              • 01 位置的度量
              • 02 变异程度的度量
              • 03 相对位置的度量
              • 04 异常值检测
              • 05 两变量关系的度量
          • 1-1-4-概率统计
            • 00 前言
        • 1-2-初识数据分析
          • 1-2-1-认识数据分析
            • 01 导学
          • 1-2-2-常见数据类型
            • 01 认识数据
            • 02 统计指标
            • 03 集中趋势指标
            • 04 离散趋势指标
            • 05 分布形态
            • 06 异常值
            • 07 数据分析流程
      • 2-Excel数据分析
        • 2-1-Excel基础入门
          • 01 Excel基础入门
          • 02 文本函数
          • 03 数学函数
          • 04 处理重复数据
          • 05 拆分列数据
          • 06 排序与筛选
        • 2-2-Excel进阶和实战
          • 01 逻辑函数
          • 02 条件聚合函数
          • 03 查找与引用函数
          • 04 透视表
        • 2-3-Tableau可视化
          • 01 数据可视化
          • 02 安装Tableau
          • 03 准备数据
          • 04 创建图表
            • 01 地理图
            • 02 靶心图
            • 03 气泡图
            • 04 散点图
            • 05 堆叠条形图
            • 06 并排条形图
          • 05 创建仪表板
          • 06 创建故事
        • 2-4-PowerBI
          • 01 安装
      • 3-Python数据分析
        • 3-0-开发环境
          • 01 Jupyter Notebook
        • 3-1-数据结构
          • 2-1-Numpy
            • 2-1-1-数组(Ndarray)
              • 01 创建Ndarray
              • 02 Ndarray查询操作
              • 03 Ndarray增加操作
              • 04 Ndarray删除操作
              • 05 Ndarray修改操作
              • 06 Ndarray特殊操作
            • 2-1-2-矩阵(Matrix)
              • 01 创建Matrix
              • 02 Matrix查询操作
              • 03 Matrix增加操作
              • 04 Matrix删除操作
              • 05 Matrix修改操作
              • 06 Matrix特殊操作
          • 2-2-Pandas
            • 2-2-0-pandas介绍
            • 2-2-1-序列(Series)
              • 01 创建Series
              • 02 Series查询操作
              • 03 Series增加操作
              • 04 Series删除操作
              • 05 Series修改操作
              • 06 Series特殊操作
            • 2-2-2-数据框(DataFrame)
              • 01 创建DataFrame
              • 02 DataFrame查询操作
              • 03 DataFrame增加操作
              • 04 DataFrame删除操作
              • 05 DataFrame修改操作
              • 06 DataFrame特殊操作
              • 07 文件读取成DataFrame
            • 2-2-3-实战
              • 01 豆瓣电影分析
        • 3-2-可视化
          • 3-3-1-Matplotlib
            • 0-准备数据
            • 01 Matplotlib入门
            • 02 饼图
            • 03 折线图
            • 04 直方图
            • 05 散点图
            • 06 箱线图
            • 07 热力图
            • 08 词云图
            • 09 DataFrame绘图
          • 3-3-2-Seaborn
            • 01 简介
        • 3-3-算法基础
          • 3-3-0-入门
            • 01 机器学习的世界
            • 02 机器学习的主要任务
            • 03 机器学习算法分类1
            • 04 机器学习算法分类2
            • 05 机器学习哲学思考
            • 06 关于回归和分类
          • 3-3-1-分类
            • 3-3-1-1-KNN
              • 01 Scikit-learn实现一
                • 00 数据准备
                • 01 Numpy实现
              • 02 Scikit-learn实现二
                • 01 KNN原理
                • 02 自实现KNN
                • 03 scikit-learn中的KNN
                • 04 数据集切分
                • 05 分类准确度
                • 06 超参数
                • 07 考虑距离
                • 08 网格搜索
                • 09 数据归一化
                • 10 KNN总结
            • 3-3-1-2-逻辑回归
              • 01 什么是逻辑回归
              • 02 多项式逻辑回归
          • 3-3-2-回归
            • 3-3-1-1-线性回归
              • 01 一元线性回归原理及实现
              • 02 一元线性回归之numpy实现
              • 03 多元线性回归原理及实现
              • 04 线性回归总结
            • 3-3-1-2-梯度下降法
              • 01 什么是梯度下降法
              • 02 模拟实现梯度下降法
              • 03 线性回归中的梯度下降法
              • 04 梯度下降的调试
            • 3-3-1-3-PCA降维
              • 01 什么是PCA
              • 02 梯度上升法求解PCA原理
              • 03 求数据的主成分PCA
              • 04 求前n个主成分
              • 05 数据降维
              • 06 scikit-learn中的PCA
            • 3-3-2-4-多项式回归
              • 01 什么是多项式回归
              • 02 scikit-learn中的多项式回归
              • 03 过拟合与欠拟合
              • 04 训练集与测试集的意义
              • 05 学习曲线
              • 06 交叉验证
              • 07 偏差方差平衡
              • 08 模型正则化
          • 3-3-3-聚类
      • 4-互联网数据分析
        • 4-1-互联网分析框架
          • 4-1-1-数据指标体系
            • 01 了解用户生命周期
              • 01 用户维度模型
              • 02 问题拆解模型
              • 03 战略分析模型
            • 02 指标体系
              • 02 获客指标
          • 4-1-2-构建用户画像
            • 01 构建用户数据标签
              • 01 什么是用户画像
              • 02 构建数据标签系统
              • 03 商品画像
            • 02 用户画像应用分析
              • 01 什么是RFM模型
        • 4-2-互联网数据分析实战
          • 4-2-消费行为
            • 4-2-0-简介
              • 01 什么是消费行为
              • 02 消费行为模式变迁
              • 03 案例说明
            • 4-2-1-消费特征分析
              • 01 趋势分析之时间序列
              • 02 趋势分析之变量相关性
              • 04 个体分析之消费能力
          • 4-3-销售额预测
            • 01 初识GMV
            • 02 拆解GMV
            • 03 Excel预测销售额
            • 04 Python线性回归
            • 05 数据报告
          • 4-4-商品分析
            • 01 什么是商品分析
            • 02 什么是层次分析
            • 03 构造层次结构
            • 04 构造对比矩阵
      • 5-泛行业数据分析
        • 5-1-回归算法项目
    • IIII-其它
      • Linux
        • 02 Ubuntu/Kali
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