[Machine Learning]k-NN

深入理解k-NN最近邻算法
本文详细介绍了k-NN算法的基本思想,通过获取训练集中的k个最相似样本来预测未知样本的类别。文章提供了多个优快云博客链接,帮助读者进一步了解算法的应用与实践。

k-NN最近邻算法

基本思想:

对未知样本X,从训练样本集中获取与其最相近的k个样本,利用这k个样本的类别预测未知样本X的类别。

如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。

 

推荐个博客:

http://blog.youkuaiyun.com/zhaoyl03/article/details/8666906

http://blog.youkuaiyun.com/zhaoyl03/article/details/8679256

http://blog.youkuaiyun.com/zhaoyl03/article/details/8679378

http://blog.youkuaiyun.com/llp1992/article/details/45040685

转载于:https://www.cnblogs.com/yhlx125/p/5154810.html

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值