Machine Learning机器学习之K近邻算法(K-Nearest Neighbors,KNN)
前言 背景介绍: K近邻算法最早由美国的科学家 Thomas Cover 和 Peter Hart 在 1967 年提出,并且在之后的几十年中得到了广泛的研究和应用。KNN 算法是一种基于实例的学习方法,它不像其他算法一样需要对数据进行假设或者参数拟合,而是直接利用已知的数据样本进行预测。 思想: ...
[帮助文档] 机器学习线性支持向量机算法组件的配置及示例
支持向量机SVM(Support Vector Machine)是基于统计学习理论的一种机器学习方法,通过寻求结构风险最小化,提高学习机泛化能力,从而实现经验风险和置信范围最小化。本文介绍线性支持向量机算法组件的配置方法及使用示例。
机器学习算法(三):基于horse-colic数据的KNN近邻(k-nearest neighbors)预测分类
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机器学习算法:K近邻(k-nearest neighbors)回归实战
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机器学习算法:K近邻(k-nearest neighbors)分类实战
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机器学习算法:K近邻(k-nearest neighbors)初探
1 KNN的介绍和应用1.1 KNN的介绍kNN(k-nearest neighbors),中文翻译K近邻。我们常常听到一个故事:如果要了解一个人的经济水平,只需要知道他最好的5个朋友的经济能力, 对他的这五个人的经济水平求平均就是这个人的经济水平。这句话里面就包含着kNN的算法思想。示例 :如上图...
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