第三章總結 K近鄰法及kd樹

本文 參考自李航博士的《統計學習方法》 爲自我理解的簡化版本 3.1 K近鄰算法 給定一個訓練數據集，對新的輸入實例，在訓練數據集中找到與該實例最鄰近的k個實例，這k個實例的多數屬於某個類，就把該輸入實例分爲這個類。 y=argmax∑xi∈Nk(x)I(yi=ci) y = a r g max ∑ x i ∈ N k ( x ) I ( y i = c i ) I爲指示函數，即當 yi=ci y

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