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机器学习AI算法工程
常见面试算法:k-近邻算法原理与python案例实现
机器学习AI算法工程
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公众号
· · 2018-08-23 19:19
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇大数据挖掘DT机器学习 公众号: datayxk-近邻(kNN, k-NearestNeighbor)算法是一种基本分类与回归方法,我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法。一句话总结:近朱者赤近墨者黑!k 近邻算法的输入为实例的特征向量,对应于特征空间的点;输出为实例的类别,可以取多类。k 近邻算法假设给定一个训练数据集,其中的实例类别已定。分类时,对新的实例,根据其 k 个最近邻的训练实例的类别,通过多数表决等方式进行预测。因此,k近邻算法不具有显式的学习过程。k 近邻算法实际上利用训练数据集对特征向量空间进行划分,并作为其分类的“模型”。 k值的选择、距离度量以及分类决策规则是k近邻算法的三个基本要素。KNN 场景 ………………………………
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