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一、機器學習實戰之K-近鄰算法
時間 2020-12-27
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以下代碼來自《機器學習實戰》,對約會數據,手寫數字數據,用KNN進行分類,我在每行代碼後添加了詳細的註釋,以便理解 算法概述: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 優點:精度高、對異常值不敏感、無數據輸入假定 缺點:計算複雜度高、空間複雜度高 適用數據範圍:數值型和標稱型 from numpy impo
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