挺差的。但是开源精神值得赞赏。

曼哈顿距离是不是错了？应该是绝对值的和

def cal_groupcenter(group, Xarray):

    center = np.zeros(Xarray.shape[1])
    for i in range(Xarray.shape[1]): #range(4)
        for n in group:
            center[i] += Xarray[n][i]  #计算当前类中第i个特征的数据之和
    center = center / Xarray.shape[0]  #计算各个特征的均值
    return center

作者您好！十分感谢你开源的机器学习代码，受益良多，想请教一下：在上面的函数中，为什么使用center = center / Xarray.shape[0] （簇的和除以总样本个数），而不是center = center / len(group) 即每一簇的中心点的均值应该是该簇的和除以该簇的数目
代码位置如下⬇ 十分感激！

算法并没有用kd树，想看看kd树搜索算法怎么写，尤其是当k近邻的k大于1时。

请问，能发布下数据源码

self.alpha[i] = alphaNew_1
self.alpha[j] = alphaNew_2
self.b = bNew

self.E[i] = self.calcEi(i)
self.E[j] = self.calcEi(j)

在每次更新完alpha1和alpha2之后，我认为应该更新所有的E值，因为alpha1和alpha2的不仅影响Ej和Ej，其他的也会受影响，下一次更新时用到的E1和E2应该是用最近一次更新之后的alpha计算的

在函数 isSatisfyKKT(self, i): 中
判断是否满足kkT条件，与书中公式相比添加了松弛因子，这部分是为了什么呢？

希望能得到大佬的帮助

adaboost 中，div是不是对输入空间的切分？为什么代码中取值是 -0.5， 0.5， 1.5。输入空间不是二值化了，然后应该是0到1了

I found that you said the MNIST dataset was exceeded the maximum storage of the Github limitation.
Maybe you can try to use git-lfs to manage that file then you won't need to keep the file in the different place!

I want to learn this algorithm haha .
Have you finished it?

好过分

print('alpha0:%.1f, mu0:%.1f, sigmod0:%.1f, alpha1:%.1f, mu1:%.1f, sigmod1:%.1f' % (
alpha0, alpha1, mu0 mu1, sigmod0, sigmod1
))

打印的名称与value不一致

提问！感知机算法的实现里，对于判定条件的计算中，w初始化为一个1n的向量，xi.T为n1的向量，我们预期的结果应该是一个实数吧，如果使用numpy的*是不是有些不太合逻辑呢，是否考虑使用dot。

代码：D = np.multiply(D, np.exp(-1 * alpha * np.multiply(trainLabelArr, Gx))) / sum(D)

书里公式中分母应该是Zm，但是代码里是 sum(D)，不是很清楚。

关于这个部分的注释。从个人的学习和实际测试来看：a[0] = 1
并且一个关于numpy的特性是，对于一维的ndarray，".T"是不起作用的。
必须用reshape / transpose才能真正把一维改成二维（即矩阵）

当然了，这仅仅是我的看法和经验，所以希望和您探讨一下。

by the way，代码简洁，注释清晰，nice！

第三版的神经网络部分的程序还没有一个完整的整合版本，我现在将整个库fork到了我的个人仓库中进行接力，如果之后接力完成之后欢迎将两个库合并！！

#coding=utf-8
#Author:Dodo
#Date:2018-11-16
#Email:[email protected]

'''
数据集：Mnist
训练集数量：60000
测试集数量：10000（实际使用：200）

运行结果：（邻近k数量：25）
向量距离使用算法——欧式距离
正确率：97%
运行时长：308s
向量距离使用算法——曼哈顿距离
正确率：14%
运行时长：246s
'''

import numpy as np
import time
from collections import Counter

def loadData(fileName):
'''
加载文件
:param fileName:要加载的文件路径
:return: 数据集和标签集
'''
print('start read file')
#存放数据及标记
dataArr = []; labelArr = []
#读取文件
fr = open(fileName)
#遍历文件中的每一行
for line in fr.readlines():
#获取当前行，并按“，”切割成字段放入列表中
#strip：去掉每行字符串首尾指定的字符（默认空格或换行符）
#split：按照指定的字符将字符串切割成每个字段，返回列表形式
curLine = line.strip().split(',')
#将每行中除标记外的数据放入数据集中（curLine[0]为标记信息）
#在放入的同时将原先字符串形式的数据转换为整型
dataArr.append([int(num) for num in curLine[1:]])
#将标记信息放入标记集中
#放入的同时将标记转换为整型
labelArr.append(int(curLine[0]))
#返回数据集和标记
return dataArr, labelArr

def calcDist(x1, x2):
'''
计算两个样本点向量之间的距离
使用的是欧氏距离，即 样本点每个元素相减的平方 再求和 再开方
欧式举例公式这里不方便写，可以百度或谷歌欧式距离（也称欧几里得距离）
:param x1:向量1
:param x2:向量2
:return:向量之间的欧式距离
'''
return np.sqrt(np.sum(np.square(x1 - x2)))

#马哈顿距离计算公式
# return np.sum(x1 - x2)

def getClosest(trainDataMat, trainLabelMat, X, topK):
'''
预测样本x的标记。
获取方式通过找到与样本x最近的topK个点，并查看它们的标签。
查找里面占某类标签最多的那类标签
（书中3.1 3.2节）
:param trainDataMat:训练集数据集
:param trainLabelMat:训练集标签集
:param x:要预测的样本x
:param topK:选择参考最邻近样本的数目（样本数目的选择关系到正确率，详看3.2.3 K值的选择）
:return:预测的标记
'''
#建立一个存放向量x与每个训练集中样本距离的列表
#列表的长度为训练集的长度，distList[i]表示x与训练集中第
## i个样本的距离
distList = [0] * len(trainLabelMat)
#遍历训练集中所有的样本点，计算与x的距离
'''
for i in range(len(trainDataMat)):
#获取训练集中当前样本的向量
x1 = trainDataMat[i]
#计算向量x与训练集样本x的距离
curDist = calcDist(x1, x)
#将距离放入对应的列表位置中
distList[i] = curDist
'''
num_test = X.shape[0]
num_train = trainDataMat.shape[0]
dists = np.zeros((num_test, num_train))
minus_tmp = np.matmul(X,trainDataMat.T) *(-2) #shape 500,5000
x_square = np.sum(X2,axis = 1,keepdims = True)
train_square = np.sum(trainDataMat2,axis = 1)
dists = (minus_tmp + x_square + train_square)**(0.5)

#对距离列表进行排序
#argsort：函数将数组的值从小到大排序后，并按照其相对应的索引值输出
#例如：
#   >>> x = np.array([3, 1, 2])
#   >>> np.argsort(x)
#   array([1, 2, 0])
#返回的是列表中从小到大的元素索引值，对于我们这种需要查找最小距离的情况来说很合适
#array返回的是整个索引值列表，我们通过[:topK]取列表中前topL个放入list中。
#----------------优化点-------------------
#由于我们只取topK小的元素索引值，所以其实不需要对整个列表进行排序，而argsort是对整个
#列表进行排序的，存在时间上的浪费。字典有现成的方法可以只排序top大或top小，可以自行查阅
#对代码进行稍稍修改即可
#这里没有对其进行优化主要原因是KNN的时间耗费大头在计算向量与向量之间的距离上，由于向量高维
#所以计算时间需要很长，所以如果要提升时间，在这里优化的意义不大。（当然不是说就可以不优化了，
#主要是我太懒了）


y_pred = np.zeros(num_test)
for i in range(num_test):
    # A list of length k storing the labels of the k nearest neighbors to
    # the ith test point.
    closest_y = []
    
    sortedarry = np.argsort(dists[i])
    for j in range(topK):
        label_tmp = trainLabelMat[sortedarry[j]]
        closest_y.append(label_tmp)
    
    label_most = Counter(closest_y).most_common(1)

print(label_most)

    y_pred[i] = label_most[0][0]

#max(labelList)：找到选票箱中票数最多的票数值
#labelList.index(max(labelList))：再根据最大值在列表中找到该值对应的索引，等同于预测的标记
return y_pred

def model_test(trainDataArr, trainLabelArr, testDataArr, testLabelArr, topK):
'''
测试正确率
:param trainDataArr:训练集数据集
:param trainLabelArr: 训练集标记
:param testDataArr: 测试集数据集
:param testLabelArr: 测试集标记
:param topK: 选择多少个邻近点参考
:return: 正确率
'''
print('start test')
#将所有列表转换为矩阵形式，方便运算
trainDataMat = np.array(trainDataArr); trainLabelMat = np.array(trainLabelArr).T
testDataMat = np.array(testDataArr); testLabelMat = np.array(testLabelArr).T
testDataMat = testDataMat[:200,]
testLabelMat = testLabelMat[:200,]
#错误值技术
errorCnt = 0
#遍历测试集，对每个测试集样本进行测试
#由于计算向量与向量之间的时间耗费太大，测试集有6000个样本，所以这里人为改成了
#测试200个样本点，如果要全跑，将行注释取消，再下一行for注释即可，同时下面的print
#和return也要相应的更换注释行
# for i in range(len(testDataMat)):
'''
for i in range(200):
# print('test %d:%d'%(i, len(trainDataArr)))
print('test %d:%d' % (i, 200))
#读取测试集当前测试样本的向量
x = testDataMat[i]
#获取预测的标记
y = getClosest(trainDataMat, trainLabelMat, x, topK)
#如果预测标记与实际标记不符，错误值计数加1
if y != testLabelMat[i]: errorCnt += 1
'''
y_test_pred = getClosest(trainDataMat,trainLabelMat,testDataMat,topK)
num_correct = np.sum(y_test_pred == testLabelMat)
#返回正确率
# return 1 - (errorCnt / len(testDataMat))
return num_correct/200 #1 - (errorCnt / 200)

if name == "main":
start = time.time()

#获取训练集
trainDataArr, trainLabelArr = loadData('./Mnist/mnist_train.csv')
#获取测试集
testDataArr, testLabelArr = loadData('./Mnist/mnist_test.csv')
#计算测试集正确率
accur = model_test(trainDataArr, trainLabelArr, testDataArr, testLabelArr, 25)
#打印正确率
print('accur is:%d'%(accur * 100), '%')

end = time.time()
#显示花费时间
print('time span:', end - start)

大佬，我在看代码时，没有明白这个M是什么意思，想请教一下大佬，谢谢！

原始为：

print('alpha0:%.1f, mu0:%.1f, sigmod0:%.1f, alpha1:%.1f, mu1:%.1f, sigmod1:%.1f'%(
    alpha0, alpha1, mu0, mu1, sigmod0, sigmod1
))

正确为：

print('alpha0:%.1f, mu0:%.1f, sigmod0:%.1f, alpha1:%.1f, mu1:%.1f, sigmod1:%.1f'%(
    alpha0, mu0, sigmod0, alpha1, mu1, sigmod1
))  

您好，您所提供的minst数据集不能下载了，不知道是我的操作问题还是您的问题

你好，请问是还没有实现CART树吗，项目里好像没找到？

K-means clustering计算兰德系数时

sum_i = np.zeros(3)  #定义一个数组，用于保存聚类结果group_dict中每一类的个数
sum_j = np.zeros(3)  #定义一个数组，用于保存外部标签y_dict中每一类的个数

应该是
sum_i = np.zeros(k)
否则聚类数目不为3时，代码会报错