K 近邻法及其在手写数字识别的实践

文章首发于个人博客引言 k 近邻法（k-nearest-neighbor, KNN）是一种基本的分类和回归方法。现在只讨论其分类方面的应用，它不具备明显的学习过程，实际上是利用已知的训练数据集对输入特征向量空间进行划分，并作为其分类的“模型”。其中 k 值的选择、距离的度量及分类决策规则是 k 近邻模型的三个基本要素。本文将按照以下提纲进行： k 近邻法阐述 k 近邻的模型 k 近邻在手写数字识别上的实战 k 近邻法阐述 k 近邻算法非常容易理解，因为其本质上就是求距离，这是非常简单而直观的度量方法：对于给定的一个训练数据集，对新的输入实例 M，在训练数据集中找到与该新实例 M 最邻近

文件下载

评论信息

其他资源

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论【只为小站】经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见版权及免责申明

K 近邻法及其在手写数字识别的实践

文件下载

评论信息

其他资源

免责申明

个人信息

相关资源标签

热门下载

最新下载