python里square_distance怎么引入
时间: 2024-05-10 13:17:06 浏览: 5
`square_distance` 不是 Python 内置的函数,它可能是某个第三方库或自定义函数。如果是自定义函数,可以将其定义在你的代码中。如果是第三方库,需要先安装该库,然后使用 `import` 命令导入该库。
例如,如果你使用的是 NumPy 库,可以使用以下代码导入 `square_distance` 函数:
```python
import numpy as np
def square_distance(x, y):
return np.sum((x - y) ** 2)
```
在上面的代码中,我们假设 `square_distance` 函数是计算两个向量之间的平方距离,因此使用了 NumPy 库的 `sum` 函数和 `**` 运算符计算平方。
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1. 导入必要的库
```python
import numpy as np
from collections import Counter
```
2. 定义KNN函数
```python
def knn(x_train, y_train, x_test, k):
"""
x_train: 训练集特征
y_train: 训练集标签
x_test: 待分类样本特征
k: 选取的K值
"""
# 计算待分类样本与训练集样本之间的距离
distances = []
for i in range(len(x_train)):
distance = np.sqrt(np.sum(np.square(x_test - x_train[i, :])))
distances.append(distance)
# 根据距离排序,选取距离最近的K个样本
nearest = np.argsort(distances)[:k]
# 统计K个样本所属的类别,选择出现次数最多的类别作为待分类样本的类别
counts = Counter(y_train[nearest])
return counts.most_common(1)[0][0]
```
3. 加载数据集
```python
def load_dataset():
"""
加载数据集
"""
# 生成随机数据
x_train = np.random.rand(10, 2)
y_train = np.random.randint(0, 2, 10)
x_test = np.random.rand(1, 2)
return x_train, y_train, x_test
```
4. 进行测试
```python
x_train, y_train, x_test = load_dataset()
k = 3
prediction = knn(x_train, y_train, x_test, k)
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```
以上就是使用Python实现KNN算法的基本步骤,你可以根据自己的实际需求进行相应的修改和扩展。
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```python
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"""Calculate the Maximum Mean Discrepancy (MMD) loss for domain adaptation.
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Parameters:
source_samples (tensor): a tensor of shape (batch_size, num_features) that contains the source samples.
target_samples (tensor): a tensor of shape (batch_size, num_features) that contains the target samples.
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```
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```python
from keras.optimizers import Adam
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```
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