機器學習常用算法簡單介紹

一、分類 1.1 K-最近鄰算法（K-NN）       存在一個樣本數據集合，也稱作訓練樣本集，並且樣本集中的每個數據都存在標籤，即我們知道樣本集中每一數據與所述分類的對應關係。輸入沒有標籤的新數據後，將新數據的每個特徵與樣本集中數據對應的特徵進行比較，然後算法提取樣本集中特徵最相似數據（最近鄰）的分類標籤。一般來說，選擇樣本數據集中的前k個相似的數據。最後選擇k個最相似數據中出現次數最多的分類

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