統計學習方法——KD樹K近鄰搜索
李航老師書上的的算法說明沒怎么看懂，看了網上的博客，悟出一套循環（建立好KD樹以后的K近鄰搜索），我想應該是這樣的（例子是李航《統計學習算法》第三章56頁；例3.3）： 步驟 結點查詢標記 棧內元素（本次循環結束后） 最近點 ...
原文：統計學習方法學習（四）--KNN及kd樹的java實現
K近鄰法 基本概念 K近鄰法，是一種基本分類和回歸規則。根據已有的訓練數據集 含有標簽 ，對於新的實例，根據其最近的k個近鄰的類別，通過多數表決的方式進行預測。 模型相關 . 距離的度量方式 定義距離 歐式距離：p 。 曼哈頓距離：p 。 各坐標的最大值：p 。 . K值的選擇 通常使用交叉驗證法來選取最優的k值。 k值大小的影響： k越小，只有距該點較近的實例才會起作用，學習的近似誤差會較小。但 ...
2017-10-07 20:08 2 993 推薦指數：
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