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KNN有監(jiān)督。如果一個(gè)樣本在特征空間中的 個(gè)最相似(即特征空間中最鄰近)的樣本中的大多數(shù)屬于某一個(gè)類別，則該樣本也屬于這個(gè)類別。L1范數(shù)距離與L2范數(shù)距離K值選擇1）選擇較小的K值，就相當(dāng)于用較小的領(lǐng)域中的訓(xùn)練實(shí)例進(jìn)行預(yù)測(cè)，“學(xué)習(xí)”近似誤差會(huì)減小，只有與輸入實(shí)例較近或相似的訓(xùn)練實(shí)例才會(huì)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果起作用，與此同時(shí)帶來(lái)的問(wèn)題是“學(xué)習(xí)”的估計(jì)誤差會(huì)增大，換句話說(shuō)，K值的減小就意味著整體模型變得復(fù)雜(指的是數(shù)值發(fā)生一點(diǎn)點(diǎn)改變，分類結(jié)果就不相同了，模型的泛化性不佳)，容易發(fā)生過(guò)擬合；2）選擇較大的K值，就相當(dāng)于用較大領(lǐng)域中的訓(xùn)練實(shí)例進(jìn)行預(yù)測(cè)，其優(yōu)點(diǎn)是可以減少學(xué)習(xí)的估計(jì)誤差，但缺點(diǎn)是學(xué)習(xí)的近似誤差會(huì)增大。...

我們可能已經(jīng)構(gòu)建好了一些不錯(cuò)的分類器，這時(shí)我們可以通過(guò)集成方法將他們組合成一個(gè)更強(qiáng)的預(yù)測(cè)器。目前有幾種流行的集成方法，包括bagging、boosting、stacking等。1.投票分類器聚合每個(gè)分類器的預(yù)測(cè)，將得票最多的結(jié)果作為預(yù)測(cè)類別，被稱為硬投票分類器。如果所有分類器都能估算出類別的概率，那么可以將概率取平均數(shù)，以概率最高的類別作為預(yù)測(cè)，這被稱為軟投票法。2.bagging與pasting投票分類器的方法是使用不同的訓(xùn)練算法。還有另一種方法是每個(gè)預(yù)測(cè)器使用的算法相同，但是在不同的訓(xùn)練集隨機(jī)子集上進(jìn)行訓(xùn)練。采樣時(shí)如果將樣本放回，這種方法叫作bagging，采樣時(shí)樣本不放回，叫pastin...