K近鄰分類(lèi)算法是一種理論上比較成熟的分類(lèi)方法，也是最簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一。該方法的思想是：如果特征空間中k個(gè)最相似的樣本大部分屬于某一類(lèi)別，則該樣本也屬于該類(lèi)別。KNN算法中K是怎么決定的？隨著近年

K近鄰分類(lèi)算法是一種理論上比較成熟的分類(lèi)方法，也是最簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一。該方法的思想是：如果特征空間中k個(gè)最相似的樣本大部分屬于某一類(lèi)別，則該樣本也屬于該類(lèi)別。

KNN算法中K是怎么決定的？

隨著近年來(lái)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)頁(yè)面被越來(lái)越多的人所熟知，無(wú)論是行業(yè)內(nèi)還是行業(yè)外都加入了這個(gè)行業(yè)！于是，很多培訓(xùn)機(jī)構(gòu)也紛紛崛起，開(kāi)設(shè)相關(guān)培訓(xùn)課程！作為未來(lái)非常有前途的產(chǎn)業(yè)。成為一名大數(shù)據(jù)工程師，無(wú)疑是為了迎接一個(gè)充滿(mǎn)希望的職業(yè)。大數(shù)據(jù)工程師應(yīng)該學(xué)習(xí)什么。

其實(shí)，說(shuō)到大數(shù)據(jù)的主要學(xué)習(xí)技術(shù)，最直接的是從工作需求出發(fā)，但也會(huì)有弊端，即學(xué)習(xí)不會(huì)很全面。

看看各大招聘網(wǎng)站、bat等大工廠(chǎng)，不同的企業(yè)要求員工有不同的工作技能，通過(guò)本文我們做一個(gè)簡(jiǎn)單的分析和總結(jié)，可以供大家參考。

事實(shí)上，隨著社會(huì)的進(jìn)步和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的模式有很多種，一般分為視頻學(xué)習(xí)、在線(xiàn)直播學(xué)習(xí)、線(xiàn)下教學(xué)學(xué)習(xí)和雙重學(xué)習(xí)模式。你可以根據(jù)自己的情況選擇自己的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)模式。

大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的內(nèi)容是什么，有哪些方式？

1. 工業(yè)中的大型模型基本上都是logistic區(qū)域和線(xiàn)性區(qū)域，因此SGD和lbfgs的理解是非常重要的，并行推導(dǎo)對(duì)于理解LR是如何并行的是非常重要的

2。其次，常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如SVM、gbdt、KNN等，應(yīng)該了解其原理，能夠在壓力下快速響應(yīng)。算法的優(yōu)缺點(diǎn)和適應(yīng)場(chǎng)景應(yīng)基本清晰

3基本算法應(yīng)熟練掌握數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、鏈表二叉樹(shù)、快速行合并、動(dòng)態(tài)返回等