2018年7月5日
KNN
摘要： KNN 算法介绍： 缺点： 对一个算法的掌握无非知其然，也知其所以然 使用scikit中的KNN： 自己实现KNN 分类器: 调用： 超参数和模型参数： 如何寻找好的超参数 明可夫斯基距离 当p的值为1时，则是曼哈顿距离，当p为2时则是欧拉距离 数据归一化： 测试数据归一化 使用StandardSc 阅读全文
posted @ 2018-07-05 23:02 家迪的家 阅读(300) 评论(0) 推荐(0) 编辑