Tensorflow实现K近邻分类器

时间 2019-12-07

标签 tensorflow 实现近邻分类器繁體版

原文原文链接

Tensorflow实现K近邻分类器一、K近邻分类模型基本原理首先，存在一个样本数据集合，也称做训练样本集，井且样本集中每一个数据都存在标签，即咱们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输人没有标签的新数据后，将新数据的每一个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，而后算法提取样本集中特征最类似数据（最近邻）的分类标签。通常来讲，咱们只选择样本数据集中前k个最类似的数据，这就是K近邻算法中

>>阅读原文<<

1. sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(k近邻分类器)
2. TensorFlow实现knn（k近邻）算法
3. K-近邻算法---分类
4. python-k近邻分类器-KNN
5. K-近邻(KNN)分类器（一）
6. python实现k近邻
7. 用java实现k-近邻算法分类器
8. 分类（2）：k-最近邻、贝叶斯分类器
9. 1.K近邻分类算法(KNN)
10. K-近邻分类算法简述
更多相关文章...
• 现实生活中的 XML - XML 教程
• Hibernate实现增删改查 - Hibernate教程
• ☆基于Java Instrument的Agent实现
• Docker容器实战(七) - 容器眼光下的文件系统