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KNN的MATLAB代碼怎么寫？

KNN的原理很簡單

在KNN算法中，K是最接近測試樣本的訓(xùn)練集元素?cái)?shù)。

1、KNN算法描述如下：

1。初始化訓(xùn)練集和類別；

2。計(jì)算測試集樣本和訓(xùn)練集樣本之間的歐氏距離；

3。根據(jù)歐氏距離按升序排序訓(xùn)練集樣本；

4。選擇具有最小歐氏距離的前k個(gè)訓(xùn)練樣本，并計(jì)算它們在每個(gè)類別中的頻率；

5。返回頻率最高的類別，即該類別中測試集樣本的類別。

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機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師面試需要做那些準(zhǔn)備？

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

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