K近邻KNN（k－Nearest Neighbor）算法，也叫K最近邻算法，1968年由 Cover 和 Hart 提出
2018-05-29 06:53
KNN(k-Nearest Neighbors)思想简单，应用的数学知识几乎为0，所以作为机器学习的入门非常实用、可以解释机器学习算法使用过程中的很多细节问题。能够更加完整地刻画机器学习应用的流程。
2023-06-06 11:15
本文对scikit-learn中KNN相关的类库使用做了一个总结，主要关注于类库调参时的一个经验总结，且非常详细地介绍了类库的参数含义。
2019-01-13 11:49
作为『十大机器学习算法』之一的K-近邻（K-Nearest Neighbors）算法是思想简单、易于理解的一种分类和回归算法。
2018-01-02 14:56
本文主要介绍一个被广泛使用的机器学习分类算法，K-nearest neighbors（KNN），中文叫K近邻算法。
2019-10-31 17:18
从PointNet++起，包括最远点采样（FPS）、k近邻（k-NN）和池化操作在内，所有可学习模块背后的非参数框架几乎保持相同。很少有研究去探索它们的疗效，论文提出了一个问题
2023-03-28 11:22
机器学习作为人工智能的一个重要分支，其目标是通过让计算机自动从数据中学习并改进其性能，而无需进行明确的编程。本文将深入解读几种常见的机器学习算法原理，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树和K近邻（KNN）算法，探讨它们的理论基础、算法流程、优缺点及
2024-07-02 11:25
最近邻方法是机器学习中一个非常流行的方法，它的原理很容易理解：邻近的数据点是相似的数据点，更可能属于同一分类。然而，在高维空间中快速地应用最近邻方法，却是非常有挑战性的工作。
2018-05-29 08:33
为了找到最近邻，通常所用的方法是将数据分成好几份。假设你的数据就像在牧场中吃草的奶牛，给分散在草场中的牛群画不同的圆圈，现在进来了一头新奶牛，问它会落在哪个圆圈里？可以肯定的是，这头新奶牛的最近邻一定也在这个圈里。
2018-08-16 09:24
，直到模型在训练数据上获得期望的精确度。监督式学习的例子有：回归、决策树、随机森林、K – 近邻算法、逻辑回归等。
2019-04-13 10:38
