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Pandas：數(shù)據(jù)分析處理為????的 。KNN算法本身簡單有效，它是一種lazy-learning文檔總數(shù)為n，那么KNN的分類時間復(fù)雜度為O(n)。P(X,Y X和YLog(XYH(X),H(Y)熵= ??ln(??) 預(yù)剪枝：后剪枝：dot-Tpdfiris.dot-o :當(dāng)X為正例時候Y當(dāng)X為負(fù)例時候Y
找到一個條線（w和b），使得離該線最近的點(diǎn)能夠最argmax(w,b)使得min(最近的點(diǎn)到該線的距離
??,??
1??22-繼續(xù)對
分別對參數(shù)進(jìn)行求導(dǎo)得：1
對于值
0.5X1+0.5X2-2=
？ 1.1.物體檢3.標(biāo)志識4.速度識黑科技：ImageContent+Style=Interesting 貓 簽。KNN算法本身簡單有效，它是一種lazy-learning小時，有可能導(dǎo)致當(dāng)輸入一個新樣本時，該樣本的K個鄰居中大容量類的樣本占多數(shù) unitvariance）。如果數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)，考慮使用降維方法，比如%
被稱作softmax 線性方
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