2017年7月31日
K近邻法
摘要： K近邻法是机器学习所有算法中理论最简单，最好理解的算法。它是一种基本的分类与回归方法，它的输入为实例的特征向量，通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离，然后选取K（K>=1）个距离最近的邻居进行分类判断（投票法）或者回归。如果K=1，那么新数据被简单地分配给其近邻的类。 对于分类问题：输出实例的类 阅读全文
posted @ 2017-07-31 20:53 Run_For_Love 阅读(178) 评论(0) 推荐(0) 编辑