KNN算法实现数字识别
KNN算法介绍 KNN算法(K-NearestNeighor Algorithm) 是一种最简单的分类算法。 算法核心： 假设在一个二维坐标平面中已经有了\(n\)个点，每个点的颜色已知，现在给定查询点\(p\)的坐标\((x,y)\)，判断\(p\)的颜色。 对于已知的\(n\)个点 ...
原文：kNN算法python实现和简单数字识别
kNN算法 算法优缺点： 优点：精度高 对异常值不敏感 无输入数据假定 缺点：时间复杂度和空间复杂度都很高 适用数据范围:数值型和标称型 算法的思路： KNN算法 全称K最近邻算法 ，算法的思想很简单，简单的说就是物以类聚，也就是说我们从一堆已知的训练集中找出k个与目标最靠近的，然后看他们中最多的分类是哪个，就以这个为依据分类。 函数解析： 库函数 tile 如tile A,n 就是将A重复n次 ...
2014-11-14 19:28 0 6202 推荐指数：
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