2020年3月1日
机器学习实战之k-近邻算法
摘要： 一、工作原理：存在一个样本数据集合，也称为训练样本集，并且样本集中的每个数据都存在标签，即我们知道样本集中的每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中的数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般来说，只选择样本数据集 阅读全文
posted @ 2020-03-01 16:43 _Cheung 阅读(208) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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