Sklearn学习笔记一 ：k-近邻算法
中文文档地址html KNneighborsClassifier参数说明：python n_neighbors：默认为5，就是k-NN的k的值，选取最近的k个点。 weights：默认是uniform，参数能够是uniform、distance，也能够是用户本身定义的函数。uniform是均等的权重，就说全部的邻近点的权重都是相等的。distance是不均等的权重，距离近的点比距离远的点的影响大。
相关文章
- 1. sklearn学习之K近邻算法
- 2. 学习笔记34-k近邻算法
- 3. 学习笔记：K-近邻算法
- 4. K-近邻算法
- 5. 机器学习实战笔记(一) K-近邻(k-NN)算法
- 6. K近邻算法详解
- 7. Sklearn实现k-近邻算法简介
- 8. K近邻算法
- 9. k近邻算法
- 10. k邻近算法
- 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
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • Kotlin学习（一）基本语法
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. sklearn学习之K近邻算法
- 2. 学习笔记34-k近邻算法
- 3. 学习笔记：K-近邻算法
- 4. K-近邻算法
- 5. 机器学习实战笔记(一) K-近邻(k-NN)算法
- 6. K近邻算法详解
- 7. Sklearn实现k-近邻算法简介
- 8. K近邻算法
- 9. k近邻算法
- 10. k邻近算法