K-近鄰算法
1. 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 ...
原文：k-近鄰算法的優缺點及拓展思考
. . 晚 k 近鄰算法的拓展思考與總結 k 近鄰算法是一種非常典型的分類監督學習算法，它可以解決多分類的問題 另外，它的整體思想簡單，效果強大。它也可以用來解決回歸問題，使用的庫函數為KNeighborsRegressor k 近鄰算法雖然可以很好地解決多分類問題，但是它也有很多的缺點，具體主要有以下幾個方面： 效率低下:對於每一個預測數據都需要O mxn 的時間復雜度，可以對其利用樹結構進行 ...
2019-08-03 20:02 0 2001 推薦指數：
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