机器学习100天,今天讲的是:K 近邻回归算法! 《机器学习100天》完整目录:目录 一、理论介绍 我们之前讲了 K 近邻分类算法,用来处理分类问题。其实 K 近邻也可以用来处理回归问题。 如左图所示,K 近邻分类算法的思路是选取与测试样本距离最近的前 k 个训练样本。然后对着 k 个训练样本的 label 进行投票,票数最多的那一类别即为测试样本的类别。 而 K 近邻回归算法也是类似,如右图所示,即选取与测试样本距离最近的前 K 个训练样本,以这 K 个训练样本的平均值作为测试样本的回归预测值。例如在房价预测问题中, K = 3 K=3 K