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  1. K最近邻算法(KNN)---sklearn+python实现方式

  2. 今天小编就为大家分享一篇K最近邻算法(KNN)---sklearn+python实现方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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    • 发布日期:2020-09-17
    • 文件大小:359424
    • 提供者:weixin_38625351
  1. K最近邻算法(KNN)—sklearn+python实现方式

  2. k-近邻算法概述 简单地说,k近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 k-近邻算法 优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点:计算复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围:数值型和标称型。 k-近邻算法(kNN),它的工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:359424
    • 提供者:weixin_38727579