机器学习线性支持向量机算法组件的配置及示例
支持向量机SVM（Support Vector Machine）是基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构风险最小化，提高学习机泛化能力，从而实现经验风险和置信范围最小化。本文介绍线性支持向量机算法组件的配置方法及使用示例。
机器学习入门（五）：KNN概述 | K 近邻算法 API，K值选择问题
1. K 近邻算法 API K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法作为一种基础且广泛应用的机器学习技术，其API的重要性不言而喻。它提供了快速、直接的方式来执行基于实例的学习，通过查找与待分类样本最邻近的K个样本，并基于这些邻近样本的类别来预测新样本的类别。KNN API的标准化和易用性，使得数据分析师和开发者能够轻松集成该算法到他们的项目中，无需深入算法细节，即...
☀️机器学习入门☀️(二) KNN分类算法 | 附加小练习
目录1. 聚类与分类1.1 聚类1.2 分类2. 关于KNN算法2.1 `Lp距离`定义：2.1 `K `值的选取3. 练习第一题：第二题：最后1. 聚类与分类1.1 聚类聚类是将数据对象的集合分成相似的对象类的过程。使得同一个簇（或类）中的对象之间具有较高的相似性，而不同簇中的对象具有较高的相异性，并且事先不知道数据集本身有多少类别，属于无监督学习。e.g：比如预测某一学校的在校大学生的好朋友....
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