统计学习方法 李航---第3章 k近邻法
第3章 k近邻法 k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是一种基本分类与回归方法。 k近邻法假设给定一个训练数据集，其 中的实例类别己定。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例的类别 通过多数表决等方式进行预测。k近邻 法实际上利用训练数据集 ...
原文：【统计学习方法】 k近邻法
k近邻算法 算法 k近邻法 ： 输入：训练数据集： 输出：实例x所属的类y 根据给定的距离度量，在训练集中找到距离x最近的k个点，涵盖这k个点的x的邻域记为Nk x 在Nk x 中根据分类决策规则 如多数表决 决定x的类别y k 时称为最近邻法。 k近邻法没有显示的学习过程。 k近邻模型 k邻近法使用的模型对应于特征空间的划分。当模型的三要素 距离度量 k值选择 和分类决策规则 确定后，对于任何一 ...
2021-10-01 03:24 0 100 推荐指数：
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