小马网站建设,十堰seo,怎么做同城网站,wordpress 看板k 近邻(k-Nearest Neighbor#xff0c;简称 kNN)学习是一种常用的监督学习方法#xff0c; 其工作机制非常简单: 给定测试样本?基于某种距离度量找出训练集中与其最 靠近的 k 个训练样本#xff0c;然后基于这 k 个邻居的信息来进行预测. 通常#xff0c; 在分…k 近邻(k-Nearest Neighbor简称 kNN)学习是一种常用的监督学习方法 其工作机制非常简单: 给定测试样本?基于某种距离度量找出训练集中与其最 靠近的 k 个训练样本然后基于这 k 个邻居的信息来进行预测. 通常 在分 类任务中可使用投票法 即选择这 k 个样本中出现最多的类别标记作为预 测结果;在回归任务中时使用平均法 即将这 k 个样本的实值输出标记的 平均值作为预测结果;还可基于距离远近进行加权平均或加权投票距离越近 的样本权重越大. 与前面介绍的学习方法相比 k 近邻学习有一个明显的不同之处: 它似乎 没有显式的训练过程!事实上它是懒惰学习 (lazy learning)的著名代表 此类学习技术在训练阶段仅仅是把样本保存起来训练时间开销为零待收到 测试样本后再进行处理;相应的那些在训练阶段就对样本进行学习处理的方 法称为急切学习 (eager learning).
