zifeiyv的博客

原创 机器学习之KNN和决策树

1 K-临近算法（KNN算法）（一）优缺点和适用范围（1）优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定（2）缺点：计算复杂度高、空间复杂度高（3）适用数据范围：数值型和标称型（二）原理和算法思想原理：训练样本集中每个数据都存在标签，输入没有标签的新数据以后，将新数据的每个特征与样本集数据对应的特征进行比较，算法提取样本集最相似数据的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前K个最相似...