k近邻算法实例 KNN算法，k近邻？
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，k近邻？1、决策树2。随
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，k近邻？
1、决策树
2。随机森林算法
3。Logistic回归
4。支持向量机
5。天真的贝叶斯
6。K-最近邻算法
7。K-均值算法
8。AdaBoost算法
9。神经网络
10。马尔科夫
这就是你需要做的。如果你想做机器视觉，你需要掌握opencv，深度学习中的卷积神经网络。如果你想做语音识别、递归神经网络、马尔可夫链、概率论知识，还有推荐算法工程师、数据挖掘工程师等，你首先要明确方向，然后去选择要学什么，如果你即将毕业找工作，我建议你读两本书，李航的“统计学习法”和周志华的“机器学习”
机器学习十大算法？
K最近邻算法的K值通常是一个比较小的值。例如，交叉验证法用于选择最佳k值。