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k-Nearest Neighbors(k近邻算法)

更一般的,k-nearest neighbors是一类可以被应用于分类或者回归的技术。作为一个非参数学习算法,k-nearest neighbors不受限于固定数量的参数。...我们通常认为k-nearest neighbors算法没有任何参数,而是实现了一个训练数据的简单函数。事实上,甚至不需要一个训练阶段或者学习过程。...作为一个非参数学习算法,k-nearest neighbors能够实现非常高的容量(capacity)。例如,我们有一个多分类任务,使用0-1损失函数来衡量性能。...在这样的设定下,1-nearest neighbor在训练样本接近无穷大时收敛到2倍贝叶斯误差。多出来的贝叶斯误差来自随机在两个距离相同的邻居里选一个。...k-nearest neighbors的一个缺点是它不能学习到一个特征比另一个特征更有判别性。 ? ?

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