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 阅读全文
posted @ 2019-04-15 16:30 强威 阅读(246) 评论(0) 推荐(0) 编辑