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机器学习实战python3 K近邻(KNN)算法实现

时间:2017-05-11 16:57:12      阅读:237      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:优点   数据   ref   编程   算法实现   tle   数值   异常   算法   

 

  台大机器技法跟基石都看完了,但是没有编程一直,现在打算结合周志华的《机器学习》,撸一遍机器学习实战, 原书是python2 的,但是本人感觉python3更好用一些,所以打算用python3 写一遍。python3 与python2 不同的地方会在程序中标出。

代码及数据:https://github.com/zle1992/MachineLearningInAction/tree/master/ch2

k-近邻算法
优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。
缺点:计算复杂度高、空间复杂度高。
适用数据范围:数值型和标称型。

机器学习实战python3 K近邻(KNN)算法实现

标签:优点   数据   ref   编程   算法实现   tle   数值   异常   算法   

原文地址:http://www.cnblogs.com/zle1992/p/6841493.html

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