监督学习之kNN原理解析
kNN算法原理剖析 一、kNN算法介绍 kNN算法是由著名学者Cover和Hart在1968年提出来的，是个相对其他算法来讲，比较早的算法，它的工作原理可以这样来理解：对于给定一个训练数据集，对于新的输入实例，在训练数据集中找到与这个新的实例最近的k个邻居，在这k个邻居中，有多数实例属于某个已知的类，那么把这个已知的类作为这个新实例所属的类别。也就是利用投票法（少数服从多数）来
相关文章
- 1. KNN算法（有监督学习算法）
- 2. 监督学习算法(二）：KNN算法
- 3. 机器学习之有监督学习,无监督学习,半监督学习
- 4. 有监督学习和无监督学习的简单理解
- 5. 监督学习，无监督学习和半监督学习
- 6. 监督学习，非监督学习与半监督学习
- 7. 有监督学习、无监督学习以及半监督学习详解
- 8. Day3监督学习——决策树原理
- 9. 监督学习和非监督学习
- 10. 监督学习和无监督学习
- 更多相关文章...
- • XML DOM 解析器 - XML DOM 教程
- • MyBatis的工作原理 - MyBatis教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • 适用于PHP初学者的学习线路和建议
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。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. KNN算法（有监督学习算法）
- 2. 监督学习算法(二）：KNN算法
- 3. 机器学习之有监督学习,无监督学习,半监督学习
- 4. 有监督学习和无监督学习的简单理解
- 5. 监督学习，无监督学习和半监督学习
- 6. 监督学习，非监督学习与半监督学习
- 7. 有监督学习、无监督学习以及半监督学习详解
- 8. Day3监督学习——决策树原理
- 9. 监督学习和非监督学习
- 10. 监督学习和无监督学习