除了像TensorFlow for Arduino这样强大的深度学习架构外，还有一些经典的ML方法适用于嵌入式设备上的较小数据集，这些方法有用且易于理解-最简单的方法之一就是KNN。 KNN的一个
2021-04-01 10:07
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
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，是机器学习算法中比较成熟的算法之一。K近邻算法使用的模型实际上对应于对特征空间的划分。KNN算法不仅可以用于分类，还可以用于回归。
2018-05-29 06:53
KNN属于一种监督学习的分类算法，用于训练的数据集是完全正确且已分好类的。
2022-11-11 10:11
上面收的引入知识库+KNN的方法，缓解了模型参数需要强记忆训练样本的问题。此外，文中还通过KNN检索结果来指导模型的学习过程。
2022-10-09 17:33
数据科学经典算法 KNN 已被嫌慢，ANN 比它快 380 倍。 在模式识别领域中，K - 近邻算法（K-Nearest Neighbor， KNN）是一种用于分类和回归的非参数统计方法。K
2021-01-02 09:08
k值得选取对kNN学习模型有着很大的影响。若k值过小，预测结果会对噪音样本点显得异常敏感。特别地，当k等于1时，kNN退化成最近邻算法，没有了显式的学习过程。若k值过大，会有较大的邻域训练样本进行预测，可以减小噪音样本点的减少；但是距离较远的训练样本点对预测结果会
2018-09-19 17:40
然后返回叶子节点的父节点，检查另一个子节点包含的超矩形体是否和超球体相交，如果相交就到这个子节点寻找是否有更加近的近邻，有点话就更新最近邻；如果不相交那就直接返回父节点的父节点，在另一个子树继续搜索最近邻
2019-02-04 10:29
相比爬虫，掌握机器学习更实用竞争力也更强些。
2019-06-10 14:00
