2017年7月23日
k近邻法( k-nearnest neighbor)
摘要： 基本思想： 给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例，这k个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分为这个类 距离度量： 特征空间中两个实例点的距离是两个实例点相似程度的反映，一般常用欧氏距离，更一般的有行内公式\\(L_p\\)或者Minkowski距离 $$L 阅读全文
posted @ 2017-07-23 23:07 LittlePointer 阅读(389) 评论(0) 推荐(0) 编辑