K近鄰模型（k-NN）
原理 K最近鄰(k-Nearest Neighbor，KNN)分類算法，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習算法之一。該方法的思路是：如果一個樣本在特徵空間中的k個最相似(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。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
相關文章
- 1. k近鄰 KNN
- 2. K近鄰：KNN
- 3. k近鄰（kNN）
- 4. 一文讀懂K近鄰(KNN)模型
- 5. K-近鄰（KNN）模型詳解
- 6. K最近鄰（KNN）
- 7. K近鄰法（KNN）
- 8. 2.KNN（k近鄰）
- 9. K近鄰法(KNN)
- 10. K近鄰模型
- 更多相關文章...
- • ASP.NET MVC - 模型 - ASP.NET 教程
- • Scala 模式匹配 - Scala教程
- • 委託模式
- • Kotlin學習（二）基本類型
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. k近鄰 KNN
- 2. K近鄰：KNN
- 3. k近鄰（kNN）
- 4. 一文讀懂K近鄰(KNN)模型
- 5. K-近鄰（KNN）模型詳解
- 6. K最近鄰（KNN）
- 7. K近鄰法（KNN）
- 8. 2.KNN（k近鄰）
- 9. K近鄰法(KNN)
- 10. K近鄰模型