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Python KNN.gaussian_weight方法代码示例

本文整理汇总了Python中KNN.gaussian_weight方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:Python KNN.gaussian_weight方法的具体用法?Python KNN.gaussian_weight怎么用?Python KNN.gaussian_weight使用的例子?那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在KNN的用法示例。


在下文中一共展示了KNN.gaussian_weight方法的1个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。

示例1: probabilitygraph

# 需要导入模块: import KNN [as 别名]
# 或者: from KNN import gaussian_weight [as 别名]
def probabilitygraph(data, vec, upperbound, k=5, weightf = KNN.gaussian_weight, sigma = 5.0):
    t = arange(0.0, upperbound, 0.1)
    points = []
    
    # get probabilities for each point
    probabilities = [prob_guess(data, vec, v, v+0.1, k, weightf) for v in t]
    
    # smooth the graph
    for i in range(len(probabilities)):
        sv = 0.0
        for j in range(len(probabilities)):
            dist = abs(i-j)*0.1
            weight = KNN.gaussian_weight(dist, sigma)
            sv += weight*probabilities[j]
        points.append(sv)
    plot(t,array(points))
    show()
开发者ID:hanhanwu,项目名称:Hanhan-Machine-Learning-Model-Implementation,代码行数:19,代码来源:probability_guess.py


注:本文中的KNN.gaussian_weight方法示例由纯净天空整理自Github/MSDocs等开源代码及文档管理平台,相关代码片段筛选自各路编程大神贡献的开源项目,源码版权归原作者所有,传播和使用请参考对应项目的License;未经允许,请勿转载。