[机器学习] ——KNN K-最邻近算法
KNN分类算法，是理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。 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)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个 ...
原文：机器学习 第4篇：sklearn 最邻近算法概述
sklearn.neighbors提供了针对无监督和受监督的基于邻居的学习方法的功能。监督的基于最邻近的机器学习算法是值：对带标签的数据的分类和对连续数据的预测 回归 。无监督的最近算法是许多其他学习方法的基础，尤其是流形学习 manifold learning 和频谱聚类 spectral clustering 。 最近邻方法的原理是找到距离新数据点最近的特定数量的训练样本，并从中预测标签。样本 ...
2020-11-03 08:31 0 692 推荐指数：
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