AI学习---分类算法[K-近邻 + 朴素贝叶斯 + 决策树 + 随机森林 ]
分类算法：对目标值进行分类的算法 1、sklearn转换器(特征工程)和预估器(机器学习) 2、KNN算法(根据邻居确定类别 + 欧氏距离 + k的确定)，时间复杂度高，适合小数据 3、模型选择与调优 4、朴素贝叶斯算法(假定特征互独立 + 贝叶斯公式(概率计算 ...
原文：什么是机器学习分类算法？【K-近邻算法(KNN)、交叉验证、朴素贝叶斯算法、决策树、随机森林】
K 近邻算法 KNN . 定义 KNN，K NearestNeighbor 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。 . 距离公式 两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧式距离。 简单理解这个算法： 这个算法是用来给特征值分类的，是属于有监督学习的领域，根据不断计算特征值和有目标值的特征值的距离来判断某个样本是否属于某 ...
2022-04-05 08:24 0 808 推荐指数：
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