KNN算法小例子看不懂

KNN算法小例子看不懂

如何系统地学习数据挖掘?？
需要深入学习数据挖掘的理论基础🦜🐕|——🌨🤐，包括关联规则挖掘（Apriori和FPTree）🕊🦋|-🥋♣、分类算法（C4.5🥇————🦛、KNN⛳__🐨🐇、Logistic Regression🍃🪴-_🥅、SVM等) 🐣🙀_*、聚类算法（Kmeans😚|🦟、Spectral Clustering）🐹🌻-|🌘。目标可以先吃透数据挖掘10大算法各自的使用情况和优缺点🥏👻——🌗🤿。相对SAS💀_🐊*、SPSS来说R语言更适合科研人员The R Project for Statistical Computi后面会介绍🐄🦈||🐓🐍。
1🦤|_🤓、机器学习常见算法🖼|🐵、sklearn数据集的使用🐗😒|_🦚🎏、字典特征抽取😭😼__🐺🐷、文本特征抽取🌹|——👿、归一化🤨🪀|🖼、标准化🪁|🦏、数据主成分分析PCA*_🐰🐈、KNN算法🎾⛈——🐙🥇、决策树模型😕_-🕊♠、随机森林🍁|🐘🧧、线性回归及逻辑回归模型和算法🐗🦏__♠🐟。熟悉机器学习相关基础概念🦇——|🦝🐸，熟练掌握机器学习基本工作流程🌦🥏-🦉🎇，熟悉特征工程🐷|_*🪆、能够使用各种常见机器学习算法模型解决分类🪶🙉|-🃏、回归🤠|——👺😚、聚类等问题♟——*‍❄💥。2🦡_😝🌧、Tenso等会说🐆🏉_🦅🌧。
怎样学习大数据??？
Sqoop🐏⛈——|*🤗：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的🐨_🐾。当然你也可以不用这个🙁🍃——*🐾，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的😧-🪰🦇，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力🦂_*🎏。Hive😊🤭--🦃：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器🐪_|🐲*，它能让你处理大数据变的很简单*🥌|——🐔🦟，不会再费劲的编写MapReduce程序🐄🦓——🐉。有的人说Pig那？它和后面会介绍💀🤡_|🦎。
需要深入学习数据挖掘的理论基础🐑__🐊🐜，包括关联规则挖掘(Apriori和FPTree)🐡🐜_-🙁、分类算法(C4.5🦇*|——🎋🐽、KNN🙊🕷-🌚🌙、Logistic Regression🐒——👻、SVM等) 🦟😯——🐃🎽、聚类算法(Kmeans🐊🐞-🦄、Spectral Clustering)🍀🪶||🌿。目标可以先吃透数据挖掘10大算法各自的使用情况和优缺点🦁🪱——-🏵。相对SAS🐅🎄||🪰🐼、SPSS来说R语言更适合科研人员The R Project for Statistical Computing,因为R软件是是什么😶_-🎲⛈。
如何系统地学习数据挖掘?？
科研单位🙊🐇-|🎋、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用🐂🌚-🌦。二😤_——🤖、说说各工作领域需要掌握的技能🐳🦂|🐭。(1).数据分析师需要有深厚的数理统计基础🦎|🎍👽，但是对程序开发能力不做要求🌕_——🎈。需要熟练使用主流的数据挖掘（或统计分析）工具如Business Analytics and Business Intelligence Software（SAS）🦃-|🕊、SPSS🌼🐽-_😊、..
需要深入学习数据挖掘的理论基础🐇🧿|🧩，包括关联规则挖掘(Apriori和FPTree)🦋🐈|🦜、分类算法(C4.5🤩_🪡🎾、KNN😊——🎀、Logistic Regression😠🦙_——🐣、SVM等) 🐂-*、聚类算法(Kmeans🐷♣|😩🤒、Spectral Clustering)🪰__😱。目标可以先吃透数据挖掘10大算法各自的使用情况和优缺点😎*_|🌪。相对SAS🎾-😮、SPSS来说R语言更适合科研人员The R Project for Statistical Computing,因为R软件是还有呢？

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