2019年3月10日
第五节，K-近邻算法（KNN）
摘要： 收集数据——》准备数据——》分析数据——》训练算法——》测试算法——》使用算法 K-近邻算法： （1）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离 （2）按照距离递增次序排序 （3）选取与当前点距离最小的k个点 （4）确定前K个点所在类别的出现频率 （5）返回前K个点出现频率最高的类别作为当前点的预测 阅读全文
posted @ 2019-03-10 17:24 hengxin 阅读(139) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Sigmoid激活函数
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posted @ 2019-03-10 17:13 hengxin 阅读(0) 评论(0) 推荐(0) 编辑
什么是卷积
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posted @ 2019-03-10 16:51 hengxin 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑
浅谈梯度下降
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posted @ 2019-03-10 09:57 hengxin 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑