传智播客_anaconda_深度学习班数学基础_中国AI数据

2019-11-25

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方案(由距离加权到预测点)来给出预测: 在这里,我们的预测中,f(z)是在所有类别,j,其中从预测点训练点的加权距离,I,由下式给出,屮■「最大加权值] 。如果点i在类j中,则L只是一个指标函数。 对于连续回归目标,将通过最接近该预测的所有k个点的加权平均值来给出预测: 显然,该预测很大程度上取决于距离d的选择。 DiStanCe规格的共同规格是L1和L2 DiStanCeS: F.ι'''I- 'I l`。' -我'。-。一世 我们可以选择许多不同的指标规格。在本章中,我们将探讨L1和L2度量以及编辑和文本区别。 我们还必须选择如何加权距离。一个简单的方法来体重的距离是距离本身。与我们的偏好相距遥远的点的展示次数应少于较近的点。最常见的加权方式是通过距离的归一化逆。我们将在下一个食谱中实现此方法。 注意,k-NN是一种聚合方法。为了进行回归,我们正在执行邻居的加权平均值。因此,与目标相比,预防措施将不会那么极端,变化也更少。效果的大小将由k(算法中的邻居数)确定。 与NeareStNeighbQrS交流 我们通过使最接近的邻居实现PrediCt住房价值来开始本章。

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