k-近鄰算法
系列文章：《機器學習實戰》學習筆記 本章介紹了《機器學習實戰》這本書中的第一個機器學習算法：k-近鄰算法，它非常有效而且易於掌握。首先，我們將探討k-近鄰算法的基本理論，以及如何使用距離測量的方法分類物品；其次我們將使用Python從文本文件中導入並解析數據；再次，本文討論了當存在許多數據來源時 ...
原文：K-近鄰算法
. 概念 測量不同特征值之間的距離來進行分類 優點：精度高 對異常值不敏感 無數據輸入假定 缺點：計算復雜度高 空間復雜度高。 適用范圍：數值型和標稱型 工作原理： 存在一個樣本數據合計，也稱作訓練樣本集，並且樣本集中每個數據都存在標簽，即我們知道樣本集中每一數據與所屬分類的對應關系。輸入沒有標簽的新數據后，將新數據的每個特征與樣本集中數據對應的特征進行比較，然后算法提取樣本集中特征最相似 最近 ...
2017-02-20 17:07 0 1812 推薦指數：
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