摘要：
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摘要：
代价函数有助于我们弄清楚如何把最有可能的函数与我们的数据相拟合。比如在模型训练中我们有训练集（x，y），x表示房屋的面积，y表示房屋的价格，我们要通过线性回归得到一个函数hθ(x)（被称为假设函数），以x作为自变量，y作为因变量，用函数来预测在给定的房屋面积下的价格。 参数θ0和θ1的变化会引起假设 阅读全文
摘要：
概述 该算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 优点：精度高，对异常值不敏感，无数据输入假定。 缺点：计算复杂度高，每次测试样本中的一个数据都要和训练样本所有数据进行距离计算，所以耗费的时间长，效率不高。空间复杂都高，需要存储大量数据，占用大量存储空间 使用数据范围：数值型，标称型（标称型数 阅读全文