機器學習之Javascript篇: 近鄰（k-nearest-neighbor） 算法介紹
原文：http://burakkanber.com/blog/machine-learning-in-js-k-nearest-neighbor-part-1/ 翻譯：王維強 我的目的是使用一門通用語言來教授機器學習，內容涵蓋基礎概念與高級應用。Javascript是一個非常好的選擇，最 ...
原文：機器學習三--分類--鄰近取樣（Nearest Neighbor）
最鄰近規則分類 K Nearest Neighbor 步驟： 為了判斷未知實例的類別，以所有已知類別的實例作為參考。 選擇參數K。 計算未知實例與所有已知實例的距離。 選擇最近的K個已知實例。 根據少數服從多數，讓未知實例歸類為K個最鄰近樣本中最多數的類別。 優點：簡單，易於理解，容易實現，通過對K的選擇可具備丟噪音數據的強壯性。 缺點： 需要大量空間存儲所有已知實例。 當樣本分布不均衡時，比如其 ...
2017-12-21 22:05 0 1219 推薦指數：
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