统计学习方法笔记（KNN）
摘要：
k近邻法（k-nearest neighbor，k-NN） 输入：实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出：实例的类别，可以取多类。 分类时，根据其k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测。 实例类别已定，不具有显式的学习过程。k近邻法实际上利用训练数据集对特征 向量空间进行划分，并作为其分类的"模型"。 三个基本要素：k值的选择、距离度量及分类决策规则。 KDtree 实现k近... 阅读全文
posted @ 2015-06-11 20:20 Lauen_1 阅读(203) 评论(0) 推荐(0) 编辑
