20170314 睡一觉起来，解决了昨晚好几个bug

每日一结

• 工作总结
• 读书总结

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工作总结

• 花了比较长的时间，仍然没有解决或者没有头绪，可以考虑睡觉了。保准第二天爬起来，发现这也叫问题。。。。
• 很多东西都是有迹可循，对于程序员来说，就是代码。去读，有关的去读，去试。

读书总结

《机器学习实战》

机器学习之：K近邻算法KNN 分类
流程：
导入特征值和种类
分类：
（1）输入待分类样本特征值
（2） 计算与各个样本特征值的欧氏距离
（3） 排序，从大到小，取前K个
（4）K个样本种类出现频率，取最高的为待测试的种类

    // KNN.py    from numpy import *    import operator    def createDataSet():        group = array([1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1])// 矩阵        labels = ['A','A','B','B']        return group,labels    >>>import KNN    //classify    def classify0(inX,dataSet,label,k):    //4*（inX）-4*2    diffMat = tile(inX,(dataSet.shape[0],1)) - dataSet    // ^2    sqDiffMat = diffMat ** 2    // sum    sqd = sqDiffMat .sum(axis = 1)    // distance    dis = sqd  ** 0.5      // sort    sortDis = dis .argsort()    classcount = {}    for i in range(k):    voteLabel = labels [sortDis[i]]    // statistic    classcount[votelabel] = classcount.get(voteLabel ,0) + 1    sortClasscount = sorted(classcount.iteritems(),    key = operator.itermgetter(1),reverse=true)    return sortClasscount [0][0]