【统计学习方法读书笔记】（三）k近邻法

个人感觉k近邻应该是所有统计学习方法里最好理解的了，通俗来说就是在数据集中找距离测试数据x最近的k个数据样本，如果A类的数量大于B类的数量，则将测试数据x归为A类，书中也仅用了不到10页来论述这个理论，除基本k近邻理论，还有kd树的阐述。 k近邻法 输入：训练集 T = { ( x 1 , y 1 ) , ( x 2 , y 2 ) , . . . , ( x N , y N ) } T=\{(x

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