2020年4月1日
TensorFlow K近邻算法(基于MNIST数据集)
摘要： knn的基本原理： KNN是通过计算不同特征值之间的距离进行分类。 整体的思路是：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。K通常是不大于20的整数。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在分类决策上只依据最邻 阅读全文
posted @ 2020-04-01 16:16 Caper123 阅读(323) 评论(0) 推荐(0)