机器学习之K-近邻算法
机器学习可分为监督学习和无监督学习。有监督学习就是有具体的分类信息，比如用来判定输入的是输入[a,b,c]中的一类；无监督学习就是不清楚最后的分类情况，也不会给目标值。 K-近邻算法属于一种监督学习分类算法，该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本 ...
原文：机器学习算法中的网格搜索GridSearch实现（以k-近邻算法参数寻最优为例）
机器学习算法参数的网格搜索实现： . . scikitlearn库中调用网格搜索的方法为：Grid search，它的搜索方式比较统一简单，其对于算法批判的标准比较复杂，是一种复合交叉批判方式，不仅仅是准确率。其具体的实现方式如下 以KNN算法的三大常用超参数为例 ： 使用scikitlearn中的gridsearch来进行机器学习算法的超参数的最佳网格搜索方式 首先使用字典的方式对KNN算法中的 ...
2019-08-03 14:57 0 1578 推荐指数：
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