KNN(非线性模型)
1.简述
K最近邻;核心思想;工作原理
2.距离度量
欧式距离、曼哈顿距离、马氏距离(越小越相似)
夹脚余弦(越大越相似 共线且方向相同)
3.k-近邻算法步骤
4.k-近邻算法实战
5.超参数优化
6.总结
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楼主: 田JL
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[CDA3班] 【学习笔记】8.5打卡 KNN(非线性模型) 1.简述 K最近邻;核心思想;工作原理 ... |
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