分类算法之KNN分类
1、介绍 KNN是k nearest neighbor 的简称，即k最邻近，就是找k个最近的实例投票决定新实例的类标。KNN是一种基于实例的学习算法，它不同于贝叶斯、决策树等算法，KNN不需要训练，当有新的实例出现时，直接在训练数据集中找k个最近的实例，把这个新的实例分配给这k个训练实例中 ...
原文：关于分类算法
顾名思义，分类，是对事物进行区分的过程和方法。分类算法是目前数据挖掘 机器学习等领域中很重要的一部分。下面谈谈对分类算法几个慨念的简单认识。 朴素贝叶斯 Naive Bayes 贝叶斯 Bayes 分类算法的原理是利用概率统计知识进行分类，朴素贝叶斯是其中一种。朴素贝叶斯算法成立的一个前提是满足特征间条件独立假设。这种假设可能和实际情况不符合，但让我们判断起来更加简单粗暴。 举个栗子： 十个吃货 ...
2018-12-01 14:46 0 1049 推荐指数：
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