《人工智能應(yīng)用素養(yǎng)》-14.5 模型訓(xùn)練_第1頁
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01目錄CONTENTS相似度計(jì)算02模型訓(xùn)練相似度計(jì)算1PartMinimalistwindAI相似度計(jì)算在推薦系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘中有著廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。在協(xié)同過濾算法中，可以利用相似度計(jì)算用戶之間或者物品之間的相似度。在利用k-means進(jìn)行聚類時(shí)，利用相似度計(jì)算公式計(jì)算個(gè)體到簇類中心的距離，進(jìn)而判斷個(gè)體所屬的類別。利用KNN進(jìn)行分類時(shí)，利用相似度計(jì)算個(gè)體與已知類別之間的相似性，從而判斷個(gè)體所屬的類別等。……相似度計(jì)算MinimalistwindAI幾個(gè)常見的相識(shí)度計(jì)算方法

相似度計(jì)算MinimalistwindAI幾個(gè)常見的相識(shí)度計(jì)算方法

相似度計(jì)算模型訓(xùn)練2Part模型訓(xùn)練調(diào)用KNNBaseline模型進(jìn)行訓(xùn)練，代碼為:代碼解析：01行：建立KNNBaseline模型，參數(shù)為網(wǎng)格搜索出的最優(yōu)參數(shù)。02行：對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練。感謝您的觀看！以上是

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