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2019年4月15日
机器学习实战之KNN
摘要: KNN也称K-近邻算法,简单来说,KNN采用测量不同特征值之间的距离的方法进行分类。 优点:精度高,对异常值不敏感,无数据输入假定。 确定:时间复杂度、空间复杂度较高 适用数据范围:数值型和标称型 工作原理简介:存在一个样本数据集合,并且每个样本数据集中都存在标签。输入没有标签的数据集之后,将新数据
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posted @ 2019-04-15 16:30 强威
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