2019年11月23日
[机器学习]kNN进邻算法
摘要： K 近邻算法 一、算法概述 （1）采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类 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。 （2）KNN模型的三个要素 kNN算法模型实际上就是对特征空间的的划分。模型有三个基本要素：距离度量、K值的选择和分类决策规则的决定。 阅读全文
posted @ 2019-11-23 17:21 小清奈 阅读(511) 评论(0) 推荐(0) 编辑