主成分分析(PCA)和局部线性嵌入（LEE）原理详解
k近邻 k邻近学习是一种常用的监督学习。其工作机制:给定测试样本，基于某种度量找出与测试样本最靠近的K个训练样本，在分类任务中是基于K个“邻居”样本的类别投票法来确定测试样本的类别，在回归任务中是基于K个“邻居”样本输出标记的平均值作为预测结果。 k邻近学习缺陷与优点 k邻近称为“懒惰学习”：训练阶段仅仅保存训练样本，训练时间开销为0，待收到测试样本后才进行学习 不同距离计算导致不同的结果” 假设
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