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  请教KNN法则算法的原理,全天在线,如有提示,立即给分

  KNN(K 最近邻居)算法 该算法的基本思路是:在给定新文本后,考虑在训练文本集中与该新文本距离最近(最相似)的 K 篇文本,根据这 K 篇文本所属的类别判定新文本所属的类别,具体的算法步骤如下: STEP ONE:根据特征项集合重新描述训练文本向量 STEP TWO:在新文本到达后,根据特...

  2024-08-15 网络 更多内容 382 ℃ 24
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  Knn算法原理

  KNN是一种memory-based learning,也叫instance-based learning,属于lazy learning。即它没有明显的前期训练过程,而是程序开始运行时,把数据集加载到内存后,不需要进行训练,就可以开始分类了。 具体是每次来一个未知的样本点,就在附近找K个最近的点进行投票。 KNN算法的实现就...

  2024-08-15 网络 更多内容 608 ℃ 418
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  KNN算法中K是怎么决定的

  K值的选择会对算法的结果产生重大影响。 K值较小意味着只有与输入实例较近的训练实例才会对预测结果起作用,但容易发生过拟合;如果K值较大,优点是可以减少学习的估计误差,但缺点是学习的近似误差增大,这时与输入实例较远的训练实例也会对预测起作用,使预测发生错误。 在...

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  KNN算法中K是怎么决定的

  K 值的选择会对算法的结果产生重大影响。K值较小意味着只有与输入实例较近的训练实例才会对预测结果起作用,但容易发生过拟合;如果K值较大,优点是可以减少学习的估计误差,但缺点是学习的近似误差增大,这时与输入实例较远的训练实例也会对预测起作用,使预测发生错误。在实际...

  2024-08-15 网络 更多内容 812 ℃ 902
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  knn是什么意思

  KNN的全称是K Nearest Neighbors,意思是K个最近的邻居,KNN(KNearesNeighbor) 即K邻近法,是一个理论上比较成熟的、也是最简单的机器学习算法之一。用老话就说:“人以群分,物以类聚”。核心思想如下:一个样本与数据集中的k个样本最相似, 如果这k个样本中的大多数属于某=一=...

  2024-08-15 网络 更多内容 683 ℃ 474
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  knn算法三要素

  k值的选择,距离的度量方式和分类决策规则。 (1)k值的选取。(在应用中,k值一般选择一个比较小的值,一般选用交叉验证来取最优的k值) (2)距离度量。(Lp距离:误差绝对值p次方求和再求p次根。欧式距离:p=2的Lp距离。曼哈顿距离:p=1的Lp距离。p为无穷大时,Lp距离为各个维度上距离...

  2024-08-15 网络 更多内容 229 ℃ 850
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  请写出kn算法的全称,并简述其算法原理?

  KNN,全称kNearestNeighbor。算法的核心思想是:未标记样本的类别由距离其最近的K个邻居投票来决定。可解决分类或者回归问题。由其思想可以看出,KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类,而且在决策样本类别时,只参考样本周围k个“邻居”样本的所属类别。因此比较适合...

  2024-08-15 网络 更多内容 891 ℃ 975
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  KNN算法小例子看不懂

  给样本数据集T={2,4,10,12,3,20,22,21,11,24} t={18},K=4 1. N={2,4,10,12},d1=16,d2=14,d3=8,d4=6 2.d={3},比较,N={4,10,12,3},d1=14,d2=8,d3=6,d4=15 3.d={20},比较,N={4,10,12,20},d1=14,d2=8,d3=6,d4=2 4.d={22},比较,N={10,12,20,22},d1=8,d2=6,d3=2,d4=4 5.d={21},比较,N={12,20,...

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  请简述为什么kNN算法是懒惰的?

  kNN算法,对于分类的不同属性定义距离。对于一个新的待分类样本点,只取k个与该样本距离最近的点,然后找这k个点所归属的最多的类做为新样本点的分类。由于只取k个点,不需要全部样本点来做分类,所以说这个算法懒惰。

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  关于数学归纳法n=k

  数学归纳法是假设在n=k时在这一点上成立。假设n=k时A【k】=1是假设第k项为1。ps:数学归纳法的意思就是先证明“在某一项成立的条件下,后一项也会成立“,然后再利用”第一项成立“这个跳板来进而证明”所有的项都成立“。

  2024-08-15 网络 更多内容 910 ℃ 972