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knn
- 朴素贝叶斯(Naive Bayes, NB)算法是机器学习领域中常用的一种基于概率的分类算法，非常简单有效。k近邻法(k-Nearest Neighbor, kNN)[30,31]又称为基于实例(Example-based, Instance-bases)的算法，其基本思想相当直观：Rocchio法来源于信息检索系统，后来最早由Hull在1994年应用于分类[74]，从那以后，Rocchio方法就在文本分类中广泛应用起来。-Naive
C
- K最近邻(K-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。-K nearest neighbor (K-Nearest Neighbor, KNN) classification algorithm, is a more mature approach in theory is the simplest machine learning algorithms.
KNN
- 机器学习K近邻分类算法，使用的是C++编程。如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。-K-nearest neighbor classification machine learning algorithm, using the C++ programming. If a sample in feature space is k most similar (i.e
机器学习，最近邻算法KNN
- machine learning，机器学习算法 KNN算法，最近邻算法 python代码与数据
KNN
- 自己实现机器学习十大算法中的k最近邻算法，经过测试，算法运行很好-Own machine learning algorithm to achieve the k nearest neighbor algorithm, tested, the algorithm runs very well
MachineLearning-master
- 机器学习算法，包括knn等，K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。(machine learning algorithm)
kNN
- K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。(K-nearest neighbor (KNN) classification algorithm is a relatively mature method in theory an