文件名称:
纯python实现机器学习之kNN算法示例
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文件大小: 213kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-25
详细说明：前面文章分别简单介绍了线性回归，逻辑回归，贝叶斯分类，并且用python简单实现。这篇文章介绍更简单的 knn， k-近邻算法（kNN，k-NearestNeighbor）。
k-近邻算法（kNN，k-NearestNeighbor），是最简单的机器学习分类算法之一，其核心思想在于用距离目标最近的k个样本数据的分类来代表目标的分类（这k个样本数据和目标数据最为相似）。
原理
kNN算法的核心思想是用距离最近(多种衡量距离的方式)的k个样本数据来代表目标数据的分类。
具体讲，存在训练样本集， 每个样本都包含数据特征和所属分类值。
输入新的数据，将该数据和训练样本集汇中每一个样本比较，找
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