统计学习笔记7

k 近邻算法的实现：kd树 在实现k近邻算法时，主要考虑的是对训练数据进行快速地k近邻搜索；最简单的方法就是线性扫描，即计算输入实例与每一个训练实例的距离，当训练集很大时，运算量是很大的，所以这种做法是不可取的；为了提高k近邻算法的运行效率，我们可以用特殊的结构来存储训练数据，下面介绍其中的kd树方法 构造kd树： 首先，我们看一下树的概念： https://baike.baidu.com/ite

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