K近邻方法的核心思想是对一个预测样本A,从训练数据集中找到与其最相似的k个样本,利用这个k个样本的类别来决策该样本A的类别。
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1.K近邻方法的核心思想是对一个预测样本A,从训练数据集中找到与其最相似的k个样本,利用这个k个样本的类别来决策该样本A的类别。
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2.K近邻数值预测是利用一个样本的K个最相似的邻居的目标属性的取值来进行预测。
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3.K近邻算法的工作阶段,对于给定的一个待测样本,基于某种近邻索引方法找出训练样本集中与其最靠近的K个样本,基于这K个训练样本的先验概率来预测待测样本的类标记。
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4.KNN分类的时候,对新的样本,根据其k个最近邻的训练样本的类别,通过多数表决等方式进行预测。
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5.所谓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(也就是上面所说的K个邻居),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。
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6.最近邻算法选择k个近邻时,k一般大于1。( )
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7.从一个总体中随机抽取两个样本,一个样本的样本量为 20,样本均值是 158,另一个样本的样本量为 10,样本均值为 152,若将它们合并为一个样本,求样本均值。
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8.从一个总体中随机抽取两个样本,一个样本的样本量为20样本均值是158另一个样本的样本量为10均值为152若将它们合并为一个样本,求样本均值。
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9.从一个总体中随机抽取了两个样本, 一个样本的样本量为20, 样本均值为158,
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10.从一个总体中随机抽取了两个样本,一个样本的样本量为20,样本均值为158,另一个样本的样本量为10,样本均值为152,则将它们合并为一个样本,其样本均值为()