【机器学习】k近邻算法（kNN）
一、写在前面 本系列是对之前机器学习笔记的一个总结，这里只针对最基础的经典机器学习算法，对其本身的要点进行笔记总结，具体到算法的详细过程可以参见其他参考资料和书籍，这里顺便推荐一下Machine Learning in Action一书和Ng的公开课，当然仅有这些是远远不够 ...
原文：机器学习--K近邻 （KNN）算法的原理及优缺点
一 KNN算法原理 K近邻法 k nearst neighbors,KNN 是一种很基本的机器学习方法。 它的基本思想是： 在训练集中数据和标签已知的情况下，输入测试数据，将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较，找到训练集中与之最为相似的前K个数据，则该测试数据对应的类别就是K个数据中出现次数最多的那个分类。 由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别 ...
2019-10-28 22:55 0 4359 推荐指数：
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