k-近邻算法简述k-近邻算法（kNN）采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。工作原理：首先存在一个样本数据集合（训练样本集），并且样本集中每个数据都存在标签（监督学
2018-10-10 10:32
k-近邻算法简述k-近邻算法（kNN）采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。工作原理：首先存在一个样本数据集合（训练样本集），并且样本集中每个数据都存在标签（监督学
2022-01-04 14:03
针对有新类的动态数据流分类算法检测新类性能不高的问题，提出一种基于k近邻的完全随机森林算法（ Kcrforest）。该算法利用动态数据流中已知类样本构建完全随机森林的完全随机树，并根据叶节点平均路径
2021-04-02 10:01
针对基于七近邻的协同过滤推荐算法中存在的评分特征数据维度过高、七近邻查找速度慢，以及评分冷启动等问题，提出基于数据降维与精确欧氏局部敏感哈希（ E2 LSH）的五近邻协同过滤推荐算法。首先，融合评分
2017-11-28 15:35
机器学习机器学习100天(5) --- k-近邻算法(k-NN)
2020-05-15 15:06
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2018-01-02 16:47
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2018-05-29 06:53
使用Weka进行K-近邻算法和K-均值算法的使用
2019-05-24 12:02
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2019-01-22 15:54
