2018年7月6日
K-近邻算法（KNN）
摘要： KNN算法描述 输入：训练样本$X = (x_1,x_2,...,x_n)$。训练样本标签$Labels = (l_1,l_2,...,l_n)$。待测样本$y$。参数K 输出：待测样本$y$的标签t 算法描述：计算待测样本与每个训练样本的相似度，然后选出最相似的前K个训练样本，则待测样本的标签定义 阅读全文
posted @ 2018-07-06 15:34 terieqin 阅读(590) 评论(1) 推荐(0) 编辑