KNN算法實現數字識別
KNN算法介紹 KNN算法(K-NearestNeighor Algorithm) 是一種最簡單的分類算法。 算法核心： 假設在一個二維坐標平面中已經有了\(n\)個點，每個點的顏色已知，現在給定查詢點\(p\)的坐標\((x,y)\)，判斷\(p\)的顏色。 對於已知的\(n\)個點 ...
原文：kNN算法python實現和簡單數字識別
kNN算法 算法優缺點： 優點：精度高 對異常值不敏感 無輸入數據假定 缺點：時間復雜度和空間復雜度都很高 適用數據范圍:數值型和標稱型 算法的思路： KNN算法 全稱K最近鄰算法 ，算法的思想很簡單，簡單的說就是物以類聚，也就是說我們從一堆已知的訓練集中找出k個與目標最靠近的，然后看他們中最多的分類是哪個，就以這個為依據分類。 函數解析： 庫函數 tile 如tile A,n 就是將A重復n次 ...
2014-11-14 19:28 0 6202 推薦指數：
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