distance = 0.0classVotes={}是不是要缩进
from sklearn.neighbors import KneighborsClassifier包都导入错误 KNeighborsClassifier
有了均值mean,我们就可以计算样本方差variance了,假设均值方差函数为variance(),……
return sum([(x-mean)**2for x in values])/(len(values)-1)
好像不需要使len(datase)-1 应该直接是range(len(dataset))吧 因为由range得到的迭代器从0开始本就不包含len(dataset)这个数吧。相同的问题出现在148页代码第12行。不知道是不是我理解的有问题。
distance = 0.0
classVotes={}
是不是要缩进
from sklearn.neighbors import KneighborsClassifier
包都导入错误 KNeighborsClassifier
有了均值mean,我们就可以计算样本方差variance了,假设
均值方差函数为variance(),……return sum([(x-mean)**2for x in values])/(len(values)-1)
好像不需要使len(datase)-1 应该直接是range(len(dataset))吧 因为由range得到的迭代器从0开始本就不包含len(dataset)这个数吧。相同的问题出现在148页代码第12行。不知道是不是我理解的有问题。