AI學習---分類算法[K-近鄰 + 朴素貝葉斯 + 決策樹 + 隨機森林 ]
分類算法：對目標值進行分類的算法 1、sklearn轉換器(特征工程)和預估器(機器學習) 2、KNN算法(根據鄰居確定類別 + 歐氏距離 + k的確定)，時間復雜度高，適合小數據 3、模型選擇與調優 4、朴素貝葉斯算法(假定特征互獨立 + 貝葉斯公式(概率計算 ...
原文：什么是機器學習分類算法？【K-近鄰算法(KNN)、交叉驗證、朴素貝葉斯算法、決策樹、隨機森林】
K 近鄰算法 KNN . 定義 KNN，K NearestNeighbor 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。 . 距離公式 兩個樣本的距離可以通過如下公式計算，又叫歐式距離。 簡單理解這個算法： 這個算法是用來給特征值分類的，是屬於有監督學習的領域，根據不斷計算特征值和有目標值的特征值的距離來判斷某個樣本是否屬於某 ...
2022-04-05 08:24 0 808 推薦指數：
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