分類算法之KNN分類
1、介紹 KNN是k nearest neighbor 的簡稱，即k最鄰近，就是找k個最近的實例投票決定新實例的類標。KNN是一種基於實例的學習算法，它不同於貝葉斯、決策樹等算法，KNN不需要訓練，當有新的實例出現時，直接在訓練數據集中找k個最近的實例，把這個新的實例分配給這k個訓練實例中 ...
原文：關於分類算法
顧名思義，分類，是對事物進行區分的過程和方法。分類算法是目前數據挖掘 機器學習等領域中很重要的一部分。下面談談對分類算法幾個慨念的簡單認識。 朴素貝葉斯 Naive Bayes 貝葉斯 Bayes 分類算法的原理是利用概率統計知識進行分類，朴素貝葉斯是其中一種。朴素貝葉斯算法成立的一個前提是滿足特征間條件獨立假設。這種假設可能和實際情況不符合，但讓我們判斷起來更加簡單粗暴。 舉個栗子： 十個吃貨 ...
2018-12-01 14:46 0 1049 推薦指數：
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