2018年1月5日
TensorFlow实现knn（k近邻）算法
摘要： 首先先介绍一下knn的基本原理： KNN是通过计算不同特征值之间的距离进行分类。 整体的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 K通常是不大于20的整数。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类 阅读全文
posted @ 2018-01-05 20:07 molearner 阅读(7165) 评论(0) 推荐(0) 编辑