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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...

  2024-07-21 网络 更多内容 494 ℃ 538
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  算法的基本要素有哪些

  算法的要素包括:1、数据对象操作和操作:以指令的形式描述计算机可以执行的基本操作。2、算法的控制结构:算法的功能结构不仅取决于所选操作,还取决于操作之间的执行顺序。算法特点如下:1、无穷大:算法的无穷大意味着算法必须能够在执行有限数量的步骤后终止。2、精度:算法...

  2024-07-21 网络 更多内容 650 ℃ 857
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  算法的基本要素有哪些

  算法的要素包括:1、数据对象操作和操作:以指令的形式描述计算机可以执行的基本操作。2、算法的控制结构:算法的功能结构不仅取决于所选操作,还取决于操作之间的执行顺序。算法特点如下:1、无穷大:算法的无穷大意味着算法必须能够在执行有限数量的步骤后终止。2、精度:算法...

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  KNN数据填补算法

  所以可以使用KNN算法从经度、纬度和时间三个维度入手进行数据的处理 在上图中,我们没有获得某时刻目标点处的测量值 ,但我们可以获得其周围若干测量值情况 , , ...,  ,这样我们便可使用已有数据对目标值c_x进行估计: 其中权重 与邻点与目标点的距离成反相关,如: 实际使用...

  2024-07-21 网络 更多内容 596 ℃ 552
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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...

  2024-07-21 网络 更多内容 158 ℃ 19
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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...

  2024-07-21 网络 更多内容 610 ℃ 45
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  算法的要素

  一个计算机的基本运算和操作有如下四类: 1,算术运算:加减乘除等运算 2,逻辑运算:或、且、非等运算 3,关系运算:大于、小于、等于、不等于等运算 4,数据传输:输入、输出、赋值等运算 二,算法的控制结构:一个算法的功能结构不仅取决于所选用的操作,而且还与各操作之间的执行顺序有...

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  算法的基本要素有哪些

  算法通常由两种基本要素组成分别是对数据对象的运算和操作;算法的控制结构,即运算或操作间的顺序。 算法是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求...

  2024-07-21 网络 更多内容 124 ℃ 443
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  knn算法常用于哪类问题?

  k近邻法(knearest neighbor, kNN)给定测试实例,基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个实例点,然后基于这k个最近邻的信息来进行预测。通常,在分类任务中可使用“投票法”,即选择这k个实例中出现最多的标记类别作为预测结果;在回归任务中可使用“平均法”,即将这k个实例...

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  knn算法如何选择一个最佳k值

  K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。KNN算法中,所选择的邻居都是已经...

  2024-07-21 网络 更多内容 881 ℃ 190