第6讲机器学习内容摘要：
其中 • 为了处理查询点 xq恰好匹配某个训练样例 xi，从而导致 d(xq,xi)2为 0的情况，令这种情况下的 等于 f(xi)，如果有多个这样的训练样例，我们使用它们占多数的分类。 kiiiVvq xfvwxf1))(,(m a xa rg)( 2),(1iqi xxdw )( qxf2020/11/4 7 距离加权的 k近邻算法（连续） • 对 k近邻算法的一个改进是对 k个近邻的贡献加权，越近的距离赋予越大的权值，比如： 其中 • 为了处理查询点 xq恰好匹配某个训练样例 xi，从而导致 d(xq,xi)2为 0的情况，令这种情况下的 等于 f(xi)，如果有多个这样的训练样例，则用它们的平均值来预测。 2),(1iqi xxdw )( qxfkiikiiiqwxfwxf11)()(2020/11/4 8 对。阅读剩余 0%
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