K近邻分类法
K近邻法 K近邻法：假定存在已标记的训练数据集，分类时对新的实例根据其K个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等分类决策规则进行预测。 k近邻不具有显示学习的过程，是“懒惰学习”（lazy learning）。分类器不需要使用训练集进行训练。实际上是利用训练数据集 ...
原文：阈值分类法
数据集：seeds.tsv View Code 第一步：加载数据 load.py 第二步：设计分类模型 阈值分类模型是在所有的训练数据中找最佳的阈值，这个阈值使得训练集的预测效果最好。 threshold.py 第三步：测试模型的预测准确性 在这里采用十折交叉验证，即把样本数据分成 份，每次取其中一份作为测试数据，其余 份作为训练数据。这种方法的优点是充分利用了数据样本资源，缺点是计算量大。 se ...
2016-05-07 11:49 0 2230 推荐指数：
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