TensorFlow實現knn（k近鄰）算法
首先先介紹一下knn的基本原理：html KNN是經過計算不一樣特徵值之間的距離進行分類。python 總體的思路是：若是一個樣本在特徵空間中的k個最類似(即特徵空間中最鄰近)的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別。算法 K一般是不大於20的整數。KNN算法中，所選擇的鄰居都是已經正確分類的對象。該方法在定類決策上只依據最鄰近的一個或者幾個樣本的類別來決定待分樣本所屬的類別。mar
相關文章
- 1. Python 實現 KNN（K-近鄰）算法
- 2. K近鄰(KNN) | 算法實現
- 3. K-近鄰算法（KNN）
- 4. k-近鄰算法(KNN)
- 5. K最近鄰算法（KNN）
- 6. ML-k鄰近算法(kNN)
- 7. K近鄰算法-KNN
- 8. （轉）K-近鄰算法（KNN）
- 9. kNN k-最近鄰算法
- 10. k最近鄰算法(kNN)
- 更多相關文章...
- • 現實生活中的 XML - XML 教程
- • Hibernate實現增刪改查 - Hibernate教程
- • ☆基於Java Instrument的Agent實現
- • 算法總結-廣度優先算法
相關標籤/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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Python 實現 KNN（K-近鄰）算法
- 2. K近鄰(KNN) | 算法實現
- 3. K-近鄰算法（KNN）
- 4. k-近鄰算法(KNN)
- 5. K最近鄰算法（KNN）
- 6. ML-k鄰近算法(kNN)
- 7. K近鄰算法-KNN
- 8. （轉）K-近鄰算法（KNN）
- 9. kNN k-最近鄰算法
- 10. k最近鄰算法(kNN)