机器学习之Javascript篇: 近邻（k-nearest-neighbor） 算法介绍
原文：http://burakkanber.com/blog/machine-learning-in-js-k-nearest-neighbor-part-1/ 翻译：王维强 我的目的是使用一门通用语言来教授机器学习，内容涵盖基础概念与高级应用。Javascript是一个非常好的选择，最 ...
原文：机器学习三--分类--邻近取样（Nearest Neighbor）
最邻近规则分类 K Nearest Neighbor 步骤： 为了判断未知实例的类别，以所有已知类别的实例作为参考。 选择参数K。 计算未知实例与所有已知实例的距离。 选择最近的K个已知实例。 根据少数服从多数，让未知实例归类为K个最邻近样本中最多数的类别。 优点：简单，易于理解，容易实现，通过对K的选择可具备丢噪音数据的强壮性。 缺点： 需要大量空间存储所有已知实例。 当样本分布不均衡时，比如其 ...
2017-12-21 22:05 0 1219 推荐指数：
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