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K近鄰法(KNN)相關(guān)知識總結(jié)以及如何用python實(shí)現(xiàn)_python_腳本之家
K近鄰法(K-nearest neighbors,KNN)既可以分類,也可以回歸。KNN做回歸和分類的區(qū)別在于最后預(yù)測時的決策方式。KNN做分類時,一般用多數(shù)表決法 KNN做回歸時,一般用平均法?；靖拍钊缦?對待測實(shí)例,在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中找到與該實(shí)例最鄰近的K個實(shí)例(也就是上面所說的K個鄰居),這K個實(shí)例的多數(shù)屬于某個類,就把該輸入實(shí)例分類到這個
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位bit,字節(jié)byte,K,M,G的相關(guān)知識介紹_網(wǎng)絡(luò)其他_網(wǎng)絡(luò)_腳本之家
?1 byte (B) = 8 bits (b) 字節(jié)=8個二進(jìn)制位 ?1 Kilobyte(K/KB)=2^10 bytes=1,024 bytes 千字節(jié) ?1 Megabyte(M/MB)=2^20 bytes=1,048,576 bytes 兆字節(jié) ?1 Gigabyte(G/GB)=2^30 bytes=1,073,741,824 bytes 千兆字節(jié) ?1 Terabyte(T/TB)=2^40 bytes=1,099,511,627,776 ...
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