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knn和kmeans的区别 KNN算法中K是怎么决定的?

浏览量:1435 时间:2021-03-18 01:52:32 作者:admin

K近邻分类算法是一种理论上比较成熟的分类方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思想是:如果特征空间中k个最相似的样本大部分属于某一类别,则该样本也属于该类别。

KNN算法中K是怎么决定的?

随着近年来互联网的快速发展,大数据页面被越来越多的人所熟知,无论是行业内还是行业外都加入了这个行业!于是,很多培训机构也纷纷崛起,开设相关培训课程!作为未来非常有前途的产业。成为一名大数据工程师,无疑是为了迎接一个充满希望的职业。大数据工程师应该学习什么。

其实,说到大数据的主要学习技术,最直接的是从工作需求出发,但也会有弊端,即学习不会很全面。

看看各大招聘网站、bat等大工厂,不同的企业要求员工有不同的工作技能,通过本文我们做一个简单的分析和总结,可以供大家参考。

事实上,随着社会的进步和互联网的发展,大数据培训的模式有很多种,一般分为视频学习、在线直播学习、线下教学学习和双重学习模式。你可以根据自己的情况选择自己的大数据培训模式。

大数据培训的内容是什么,有哪些方式?

1. 工业中的大型模型基本上都是logistic区域和线性区域,因此SGD和lbfgs的理解是非常重要的,并行推导对于理解LR是如何并行的是非常重要的

2。其次,常用的机器学习算法,如SVM、gbdt、KNN等,应该了解其原理,能够在压力下快速响应。算法的优缺点和适应场景应基本清晰

3基本算法应熟练掌握数据结构、链表二叉树、快速行合并、动态返回等

knn和kmeans的区别 机器学习分类 knn邻近算法例题

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