深度学习——神经网络

最新推荐文章于 2024-08-09 16:50:24 发布
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分类专栏： 笔记 深度学习 文章标签： 神经网络
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博客主要介绍了机器学习中的K-近邻算法。通过调整K值，依据目标附近K个类型数据的数量将目标归类。该算法无需训练集训练，训练复杂度为0，分类计算复杂度与测试集数据量成正比，还提及代码实现、超参数及交叉验证等内容。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

比较机器学习算法——K-近邻

  • 通过调整K值，找到与目标最近的K个类型数据W1，W2，若该范围K内W1多则将目标归为W1所在类别，反之亦然
  • 不需使用训练集训练，训练复杂度为0
  • 分类计算复杂度与测试集中的数据量成正比
  • 代码实现
    来自唐宇迪课程
  • 超参数
  • 训练集&测试集，训练集再进行划分，进行交叉验证
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