2020年9月4日
统计学习方法学习记录(三) k近邻搜索
摘要： 距离度量 k值选择 分类决策规则： KD树 K近邻并没有显式的学习过程，也就是不需要对训练集进行学习。预测过程中直接遍历预测点与所有点的距离，并找到最近的K个点即可。找到K个最近点后，使用多数表决（即投票）的方式确定预测点的类别。 kd树作为binary search tree的高维存在，举个栗子: 阅读全文
posted @ 2020-09-04 15:52 InsistPy 阅读(155) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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