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kNN处理iris数据集-使用交叉验证方法确定最优 k 值
基本流程 1 计算测试实例到所有训练集实例的距离 2 对所有的距离进行排序 找到k个最近的邻居 3 对k个近邻对应的结果进行合并 再排序 返回出现次数最多的那个结果 交叉验证 对每一个k 使用验证集计算 记录k对应的错误次数 取错误数最小的
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机器学习——KNN算法(K最近邻分类算法)(2020最新版)
1 KNN的例子 转换为坐标 红色是爱情片 蓝色是动作片 黑色是需要判断的点 1 1 KNN具体的做法 其中 欧式距离 欧几里得距离 的计算方法 2 KNN的缺点 3 KNN的实现 coding utf 8 FileName knn alg
机器学习总结(2020)
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