1.K最近邻算法 : 简称KNN
用途:创建分类系统、机器学习等
算法思路:首先特征化(量化) 然后在象限中选取目标点，然后通过目标点与其n个邻居的比较，得出目标的特性，它有点统计的意思
2.毕达哥拉斯公式
用来计算两点的距离
余弦相似度:用来计算它们角度相似度
详见网络
3.回归
简单理解就是求平均数
4.机器学习之ORC(光学字符识别)
关键点是要浏览大量数字图像，并提取数字的特征，这在机器学习中称为训练
5.KNN算法的核心就是挑选合适的特征！
1.K最近邻算法 : 简称KNN
用途:创建分类系统、机器学习等
算法思路:首先特征化(量化) 然后在象限中选取目标点，然后通过目标点与其n个邻居的比较，得出目标的特性，它有点统计的意思
2.毕达哥拉斯公式
用来计算两点的距离
余弦相似度:用来计算它们角度相似度
详见网络
3.回归
简单理解就是求平均数
4.机器学习之ORC(光学字符识别)
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本文标题：k最近邻算法
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