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  • 《机器学习实战》课程笔记---1.1、knn

    《机器学习实战》课程笔记---1.1、knn

    一、总结

    一句话总结：

    【多看视频】：可以多看视频，这样可以【比较懒】的解决问题，激励和自制都需要的特别低

    1、模型的上限 决定因素？

    数据和特征决定了模型的上限，而算法只是逼近这个上限

    2、常用的向量距离度量准则？

    欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、马氏距离、
    巴氏距离、汉明距离、皮尔逊系数、信息熵

    3、看懂代码最方便的方式？

    直接【pycharm调试】，中间结果的呈现方式很方便且很好

    二、内容在总结中

    博客对应课程的视频位置：

     
    我的旨在学过的东西不再忘记（主要使用艾宾浩斯遗忘曲线算法及其它智能学习复习算法）的偏公益性质的完全免费的编程视频学习网站： fanrenyi.com；有各种前端、后端、算法、大数据、人工智能等课程。
    版权申明：欢迎转载，但请注明出处
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  • 原文地址：https://www.cnblogs.com/Renyi-Fan/p/14127336.html
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