k近鄰算法經(jīng)典案例 k近鄰算法的k值必須是什么數(shù)?
k近鄰算法的k值必須是什么數(shù)?k-近鄰算法的k值通常取相對(duì)較小的值。例如,交叉驗(yàn)證法用于選擇最佳k值。統(tǒng)計(jì)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)建模,有什么區(qū)別?統(tǒng)計(jì)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)建模可用于數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘。不同的是,統(tǒng)計(jì)
k近鄰算法的k值必須是什么數(shù)?
k-近鄰算法的k值通常取相對(duì)較小的值。例如,交叉驗(yàn)證法用于選擇最佳k值。
統(tǒng)計(jì)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)建模,有什么區(qū)別?
統(tǒng)計(jì)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)建??捎糜跀?shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘。不同的是,統(tǒng)計(jì)建模是基于傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法,如回歸分析、聚類分析、主成分分析等,側(cè)重于對(duì)已知現(xiàn)象或數(shù)據(jù)的描述。雖然機(jī)器學(xué)習(xí)建模也是基于統(tǒng)計(jì)的,但它側(cè)重于對(duì)未知現(xiàn)象或數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè),對(duì)數(shù)據(jù)的大小有一定的要求。
統(tǒng)計(jì)建模是指基于統(tǒng)計(jì)知識(shí)的建模。常用的統(tǒng)計(jì)知識(shí)包括參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析、回歸分析、時(shí)間序列、聚類分析、主成分分析和因子分析,如下圖所示。
機(jī)器學(xué)習(xí)建模是指利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行建模。常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法有:k近鄰算法、決策樹、邏輯回歸、SVM、隨機(jī)林、聚類分析、關(guān)聯(lián)分析等,實(shí)現(xiàn)這些算法的語言有Python和r,具體如下圖所示。!不管是統(tǒng)計(jì)建模還是機(jī)器學(xué)習(xí)建模,我們都需要有一個(gè)好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),主要是微積分、線性代數(shù)和概率論。
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