华中科技大学_聚类分析法_权值的表示_中国AI数据

2019-11-25

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的邻居 方法 本章将重点介绍最邻近方法以及如何在TensorFlow中实现它们。我们将从该方法的介绍开始,并说明如何实现各种形式,并且章节将以地址匹配和图像识别为例结束。这是我们将介绍的内容: f与最近的邻居一起工作 f使用基于文本的距离 f计算混合距离功能 f使用地址匹配示例 f使用最近的邻居进行图像识别 请注意,所有代码都可以从https://github.com/nfmcclure/tensorflow_cookbook在线获得。 介绍 最近的邻居方法基于简单的思想。我们将训练集视为模型,并根据新点与交易集中的点的接近程度对新点进行预测。最简单的方法是使PrediCti成为最接近的交易数据点类。但是多数情况下,大多数数据集都包含一定程度的噪声,更常见的方法是对一组k个最近邻居的加权平均值。此方法称为k最近邻(k-NN)。 给定一个训练数据集V,';,具有正确的目标■:ι?,。…,二∣,我们 通过查看一组最近的邻居可以对点z进行预测。实际的预防方法取决于我们是否要进行回归(连续;■'。)或是否进行回归(离散;■'。)。 对于离散的分类目标,可以通过最大投票

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