knn算法详解（附练习代码）

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文件名称：knn算法详解（附练习代码）
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文件格式：PDF
更新时间：2020-12-22 14:06:41
knn KNN算法 分类数据 KNN算法 KNN算法是一个用于对数据样本进行分类预测的算法 KNN算法就是根据样本之间的距离，来对新的样本来进行分类 计算过程：将新的样本点，与历史样本点中的每一个样本点进行距离的计算 取前k个距离最近的样本点的分类结果 取分类结果频次最好的二分类项作为新样本的分类。 网络搜索：手动指定不同参数的检索范围，通过网络搜索来寻找最优的超参数或者模型参数 K就表示要取离新样本最近的K个样本进行分类决策 通常我们只提供已有数据的 90 %作为训练样本来训练分类器 ,而使用其余的 10% 数据去测试分类器(测试数据占总数据比例不同也会影响到算法的测试结果),且数据划分是随机的 机械学习中的两种类型参