[机器学习] k近邻算法 (kNN)
kNN算法基本思路 kNN算法通过计算当前测试样本与离它最近的k个点的距离，进行投票，得到它最有可能的分类结果。 特点 首先来看看机器学习算法的基本流程： 由此可见kNN算法的特点： 1. k近邻算法是非常特殊的，可以认为是没有模型的算法。 2. 为了和其他算法统一，可以认为训练数据集就是模型本身。 这也是scikit-learn在封装的时候的思路，来和其他算法统一。由此，每一个算法，都会有fit
相关文章
- 1. 机器学习-KNN(K-近邻算法)
- 2. 机器学习——K-近邻（KNN）算法
- 3. 机器学习-KNN(K近邻算法)
- 4. 机器学习-K近邻算法（KNN）
- 5. 机器学习--k-近邻（kNN）算法
- 6. 机器学习算法——K近邻
- 7. 机器学习之K-近邻算法
- 8. 机器学习-k-近邻算法
- 9. K最近邻算法（KNN）
- 10. 机器学习-K最近邻算法
- 更多相关文章...
- • 我们已经学习了 SQL，下一步学习什么呢？ - SQL 教程
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • Kotlin学习（一）基本语法
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 机器学习-KNN(K-近邻算法)
- 2. 机器学习——K-近邻（KNN）算法
- 3. 机器学习-KNN(K近邻算法)
- 4. 机器学习-K近邻算法（KNN）
- 5. 机器学习--k-近邻（kNN）算法
- 6. 机器学习算法——K近邻
- 7. 机器学习之K-近邻算法
- 8. 机器学习-k-近邻算法
- 9. K最近邻算法（KNN）
- 10. 机器学习-K最近邻算法