[機器學習] ——KNN K-最鄰近算法
KNN分類算法，是理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習算法之一。 該方法的思路是：如果一個樣本在特征空間中的k個最相似(即特征空間中最鄰近)的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別。 KNN算法中，所選擇的鄰居都是已經正確分類的對象。該方法在定類決策上只依據最鄰近的一個 ...
原文：機器學習 第4篇：sklearn 最鄰近算法概述
sklearn.neighbors提供了針對無監督和受監督的基於鄰居的學習方法的功能。監督的基於最鄰近的機器學習算法是值：對帶標簽的數據的分類和對連續數據的預測 回歸 。無監督的最近算法是許多其他學習方法的基礎，尤其是流形學習 manifold learning 和頻譜聚類 spectral clustering 。 最近鄰方法的原理是找到距離新數據點最近的特定數量的訓練樣本，並從中預測標簽。樣本 ...
2020-11-03 08:31 0 692 推薦指數：
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