【分类器】- KNN
一、分类算法中的学习概念 因为分类算法都是有监督学习，故分为以下2种学习。 1、 急切学习：在给定的训练元组之后、接受到测试元组之前就构造好分类模型。 算法有：贝叶斯 ...
原文：KNN分类器(十折交叉验证)
k 近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法 上面写的公式 进行分类。 优点：精度高 对异常值不敏感 无数据输入假定。 缺点：计算复杂度高 空间复杂度高。 原理： .存在一个训练样本集，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最相思数据 最近邻 的分类标签 ...
2018-05-14 22:00 0 1940 推荐指数：
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