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简单粗暴理解与实现机器学习之K-近邻算法(十):交叉验证,网格搜索(模型选择与调优)API、鸢尾花案例增加K值调优
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上传时间: 2020-12-22
详细说明:K-近邻算法
文章目录K-近邻算法学习目标1.10 交叉验证,网格搜索1 什么是交叉验证(cross validation)1.1 分析1.2 为什么需要交叉验证**问题:那么这个只是对于参数得出更好的结果,那么怎么选择或者调优参数呢?**2 什么是网格搜索(Grid Search)3 交叉验证,网格搜索(模型选择与调优)API:4 鸢尾花案例增加K值调优
学习目标
掌握K-近邻算法实现过程
知道K-近邻算法的距离公式
知道K-近邻算法的超参数K值以及取值问题
知道kd树实现搜索的过程
应用KNeighborsClassifier实现分类
知道K-近邻算法的优缺点
知道交叉验证实现过程
知道超
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