TensorFlow基本模型之最近邻

最近邻算法简介 k近邻模型的核心就是使用一种距离度量，获得距离目标点最近的k个点，根据分类决策规则，决定目标点的分类。[2] 距离度量(L1范数)： K值选择：这里k为10。 分类决策规则：k近邻的分类决策规则是最为常见的简单多数规则，也就是在最近的K个点中，哪个标签数目最多，就把目标点的标签归于哪一类。 Tensorflow 最近邻 import numpy as np import tenso

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