文件名称:
kNN算法python实现和简单数字识别的方法
开发工具:
文件大小: 83kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-23
详细说明：本文实例讲述了kNN算法python实现和简单数字识别的方法。分享给大家供大家参考。具体如下：
kNN算法算法优缺点：
优点：精度高、对异常值不敏感、无输入数据假定
缺点：时间复杂度和空间复杂度都很高
适用数据范围:数值型和标称型
算法的思路：
KNN算法（全称K最近邻算法），算法的思想很简单，简单的说就是物以类聚，也就是说我们从一堆已知的训练集中找出k个与目标最靠近的，然后看他们中最多的分类是哪个，就以这个为依据分类。
函数解析：
库函数：
tile()
如tile(A,n)就是将A重复n次
复制代码 代码如下:a = np.array([0, 1, 2])
np.tile(a, 2)
ar
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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