機器學習實戰——k-鄰近算法：約會網站
1、kNN 算法 算法說明： set<X1,X2……Xn> 為已知類別數據集，預測 點Xt 的類別： （1）計算中的set中每一個點與Xt的距離 （2）按距離增序排列 （3）選擇距離最小的前k個點 （4）確定前k個點所在的類別的出現頻率 （5）返回頻率最高的類別作為測試 ...
原文：K-鄰近分類算法——分類MNIST手寫體數據算法（機器學習實戰）
k 近鄰法 K nearest neighbor, KNN 是一種基本分類於回歸方法，其在 年由Cover和Hart提出的。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。其輸入為示例的特征向量，對應於特征空間的點 輸出為實例的類別，可以取多類。 k 近鄰法假設給定一個訓練數據集，其中的上實例類別已定，分類時，對新的實例，根據其K 個最近鄰的訓練實力的類別，通過多數表決等方式進行預測。k ...
2020-05-19 16:54 0 588 推薦指數：
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