机器学习：k-NN算法（也叫k近邻算法）
一、kNN算法基础 # kNN：k-Nearest Neighboors # 多用于解决分类问题 1）特点： 是机器学习中唯一一个不需要训练过程的算法，可以别认为是没有模型的算法，也可以认为训练数据集就是模型本身； 思想极度简单； 应用数学知识少（近乎为零）； 效果少 ...
原文：K--NN(近邻)模型算法
运行平台：Windows Python版本：Python .x . k 近邻法简介 k近邻法 k nearest neighbor, k NN 是 年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新的数据的每个特征与样本 ...
2018-01-05 16:30 0 1113 推荐指数：
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。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征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 ...
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