机器学习实战——k-邻近算法：约会网站
1、kNN 算法 算法说明： set<X1,X2……Xn> 为已知类别数据集，预测 点Xt 的类别： （1）计算中的set中每一个点与Xt的距离 （2）按距离增序排列 （3）选择距离最小的前k个点 （4）确定前k个点所在的类别的出现频率 （5）返回频率最高的类别作为测试 ...
原文：《机器学习实战》学习笔记一K邻近算法
一 K邻近算法思想：存在一个样本数据集合，称为训练样本集，并且每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据 这里的数据是一组数据，可以是n维向量 与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征 向量的每个元素 与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似的的分类标签。由于样本集可以很大，我们选取前k个最相似数据，然后统计k个数据中出现频率最高的标签为新数据 ...
2016-05-02 18:29 0 2211 推荐指数：
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