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2019年3月17日
【学习笔记】分类算法-k近邻算法
摘要： k 近邻算法采用测量不同特征值之间的距离来进行分类。 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 使用数据范围：数值型和标称型 用例子来理解k 近邻算法 电影可以按照题材分类，每个题材又是如何定义的呢？那么假如两种类型的电影，动作片和爱情片。动作片有哪些公共的特征 阅读全文
posted @ 2019-03-17 20:21 coder-qi 阅读(1375) 评论(0) 推荐(0)
【学习笔记】sklearn数据集与估计器
摘要： 数据集划分 机器学习一般的数据集会划分为两个部分： 训练数据：用于训练，构建模型 测试数据：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效 训练数据和测试数据常用的比例一般为：70%: 30%, 80%: 20%, 75%: 25% sklearn数据集划分API： sklearn.model_select 阅读全文
posted @ 2019-03-17 15:27 coder-qi 阅读(1243) 评论(0) 推荐(0)