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常用的機器學習網站和會議
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機器學習實戰筆記2：使用K-近鄰演算法改進約會網站的配對效果
一 背景 在學習了上一節簡單的k-近鄰演算法實現後，這一篇文章講一下書中給出的一個例子，在約會網站上使用k-近鄰演算法： 1）收集資料：可以使用爬蟲進行資料的收集，也可以使用第三方提供的免費或收費的資料。一般來講，資料放在txt文字檔案中，按照一定的格式進行
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《機器學習實戰》第2章閱讀筆記3 使用K近鄰演算法改進約會網站的配對效果—分步驟詳細講解1——資料準備：從文字檔案中解析資料（附詳細程式碼及註釋）
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機器學習實戰之K近鄰改進的約會網站程式碼及手寫字型識別程式碼
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背景： 將約會網站的人分為三種類型：不喜歡的，魅力一般的，極具魅力的，分別用數字1,2,3表示，這些是樣本的標籤。樣本特徵為，每年飛行里程，玩視訊遊戲佔百分比，每週消費冰淇淋公升數。 &
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機器學習實戰—k近鄰演算法(kNN)02-改進約會網站的配對效果
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機器學習實戰——改進約會網站匹配效果
接上文，改進約會網站的匹配效果，資料集有四列，分別為：飛行時間，玩遊戲時間，冰淇淋消費，是否為感興趣的約會物件。其中是否為感興趣的約會物件分為三類：不感興趣，有點感興趣和非常感興趣。 def file2matrix(filename): #讀入文字記錄 fr =
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一、案例背景 我的朋友海倫一直使用線上約會網站尋找合適自己的約會物件。儘管約會網站會推薦不同的人選，但她並不是喜歡每一個人。經過一番總結，她發現曾交往過三種類型的人： （1）不喜歡的人； （2）
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持續跟新 場景識別： SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Robust Semantic Pixel-Wise Labelling https://gi
機器學習實戰之使用k-鄰近演算法改進約會網站的配對效果
1 準備資料，從文字檔案中解析資料 用到的資料是機器學習實戰書中datingTextSet2.txt 程式碼如下： from numpy import * def file2matrix(filname): fr=open(filname) arrayOLines