KNN（最近邻算法）
KNN是最简单的机器学习算法之一。 在模式识别中，K-近邻算法（或近邻的简称）是一种用于分类和回归的非参数方法。[ 1 ]在这两种情况下，输入包含k个最近的训练样本在特征空间中。输出取决于近邻是用于分类或回归： l 在kNN分类中，输出的是一个分类的关系。一个对象是由其邻居投票进行分类 ...
原文：python实现kNN（最近邻）
什么是最近邻 最近邻可以用于分类和回归，这里以分类为例。给定一个训练集，对新输入的实例，在训练数据集中找到与该实例最接近的k个实例，这k个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分为这个类 最近邻模型的三个基本要素 距离度量 K值的选择和分类决策规则。 距离度量：一般是欧式距离，也可以是Lp距离和曼哈顿距离。 下面是一个具体的例子： k值怎么选择 接下来是代码实现： 其中一些numpy中的函数用法： ...
2020-05-04 19:32 0 775 推荐指数：
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