k 近邻算法的基本概念,原理
基本概念
k 近邻算法是一种基本分类和回归方法。本篇文章只讨论分类问题的 k 近邻法。
基本原理
K 近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的 K 个实例,这 K 个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中。(这就类似于现实生活中少数服从多数的思想)根据这个说法,咱们来看下引自维基百科上的一幅图:
查看全文其实关于道家的东西放到《书摘》里显得有些杂乱,毕竟不单单是摘抄下来,有时候还要加以注解。所以趁今天刚有点新的收获把之前的相关笔记都搬运过来。
查看全文查看全文这是一部分林奕含 facebook 贴文的整理汇总,方便自己阅读。
转载自豆瓣网友:无糖燕麦,在原文基础上做了便于自己阅读的排版和删减。
说实话一般人貌似是很难想到写回忆录这种东西的,但我抑郁在身,指不定什么时候想开了就离开了,所以还是整理一下以前的经历和高中大学时期写的日记。病症让我脑袋不太好使,再加上记忆本身也很模糊,除了日记中的内容,其余很难说,仅仅是我自己角度,文中出现的人和事物不一定对。
从何说起呢,那就按照时间轴吧。
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