機器學習(sklearn-KNN預測+分類)
一、k-近鄰算法(k-Nearest Neighbor，KNN) 簡單地說，K-近鄰算法采用測量不同特征值之間的距離方法進行分類。 優點：精度高(計算距離)、對異常值不敏感（單純根據距離進行分類，會忽略特殊情況）、無數據輸入假定（不會對數據預先進行判定）。 缺點 ...
原文：sklearn 學習 第三篇：knn分類
K臨近分類是一種監督式的分類方法，首先根據已標記的數據對模型進行訓練，然后根據模型對新的數據點進行預測，預測新數據點的標簽 label ，也就是該數據所屬的分類。 一，kNN算法的邏輯 kNN算法的核心思想是：如果一個數據在特征空間中最相鄰的k個數據中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別 類似投票 ，並具有這個類別上樣本的特性。通俗地說，對於給定的測試樣本和基於某種度量距離的方式，通過最 ...
2019-07-31 09:40 0 6918 推薦指數：
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