《机器学习实战》实现时遇到的问题

来源:互联网 发布:gh0st 源码下载 编辑:程序博客网 时间:2024/05/23 01:40

《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?在CODE上查看代码片派生到我的代码片
  1. from numpy import *  
  2. import operator  
  3.    
  4. def createDataSet():  
  5.     group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])  
  6.     labels = ['A','A','B','B']  
  7.     return group,labels  
  8.   
  9. def classify0(inX,dataSet,labels,k):  
  10.     dataSetSize = dataSet.shape[0]  
  11.     diffMat = tile(inX,(dataSetSize,1)) - dataSet  
  12.     sqDiffMat = diffMat**2  
  13.     sqDistances = sqDiffMat.sum(axis = 1)  
  14.     distances = sqDistances**0.5  
  15.     sortedDistIndicies = distances.argsort()  
  16.     classCount = {}  
  17.     for i in range(k):  
  18.         voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]  
  19.         classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1  
  20.     sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(),  
  21.                               key=operator.itemgetter(1),reverse=True)  
  22.     return sortedClassCount[0][0]  


然后打开Python Shell:

结果还不错。

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