Knn算法分析
KNN算法的基本思想 k近鄰算法（k-nearst neighbors,KNN）是一種很基本的機器學習的算法，它的思想是：在訓練集中數據和標籤已知的情況下，輸入測試數據，將測試數據的特徵與訓練集中對應的特徵進行相互比較，找到訓練集中與之最爲相似的前K個數據，則該測試數據對應的類別就是K個數據中出現次數最多的那個分類，一般k爲不大於20的整數。最後，選擇k個最相似數據中出現次數最多的分類，作
相關文章
- 1. Knn算法分析
- 2. KNN算法解析
- 3. KNN分類算法
- 4. KNN算法——分類部分
- 5. KNN分類算法補充
- 6. kNN算法：K最近鄰(kNN，k-NearestNeighbor)分類算法
- 7. KNN算法
- 8. KNN 算法
- 9. knn算法（1）
- 10. kNN算法
- 更多相關文章...
- • 互聯網系統應用架構基礎分析 - 紅包項目實戰
- • 高併發系統的分析和設計 - 紅包項目實戰
- • 算法總結-二分查找法
- • 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。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Knn算法分析
- 2. KNN算法解析
- 3. KNN分類算法
- 4. KNN算法——分類部分
- 5. KNN分類算法補充
- 6. kNN算法：K最近鄰(kNN，k-NearestNeighbor)分類算法
- 7. KNN算法
- 8. KNN 算法
- 9. knn算法（1）
- 10. kNN算法