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昇思25天学习打卡营第XX天|基于MindSpore的红酒分类实验

news 来源：原创 2024/9/19 9:01:46

虽然叫NN，但这不是深度神经网络，而是传统算法结合

K近邻算法（KNN）是一种直观的非参数机器学习方法，用于分类和回归任务。它根据一个样本与训练数据集中样本的距离来预测其类别。KNN的核心在于选择K个最近邻居，并通过多数投票或加权投票来决定新样本的类别。K值的选择对模型的泛化能力至关重要，太小易受噪声干扰，太大则可能忽略小类别。距离度量，如欧氏距离或曼哈顿距离，决定了样本间的相似度。分类决策规则通常采用多数表决，确保模型的预测准确性。
 

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