降維和度量學習

10.降維和度量學習 10.1k近鄰學習 k近鄰（k-NearestNeighbor，簡稱kNN）學習是一種常用的監督學習方法，其原理是：給定測試樣本，基於某種距離度量找出訓練集中與其最靠近的k個訓練樣本，然後基於這k個鄰居的信息來進行預測。在分類任務中，使用投票法，選擇k個樣本中出現最多的類別標記作爲預測結果；在迴歸任務中，使用平均法，將這k個樣本的實值輸出標記的平均值作爲預測結果。自然，也可基

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