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上传时间: 2021-02-24
详细说明：kNN（k-nearestneighbors）作为一个入门级模型，因为既简单又可靠，对非线性问题支持良好，虽然需要保存所有样本，但是仍然活跃在各个领域中，并提供比较稳健的识别结果。说到这里也许你会讲，kNN我知道啊，不就是在特征空间中找出最靠近测试样本的k个训练样本，然后判断大多数属于某一个类别，那么将它识别为该类别。这就是书上/网络上大部分介绍kNN的说辞，如果仅仅如此，我也不用写这篇文章了。事实上，kNN用的好，它真能用出一朵花来，越是基础的东西越值得我们好好玩玩，不是么？避免有人不知道，还是简单回顾下kNN用于分类的基本思想。针对测试样本Xu，想要知道它属于哪个分类，就先for循环所有训
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