机器学习常用算法分享KNN逻辑斯蒂函数决策树朴素贝叶斯支持向量机自适应提升算法
文章目录KNN原理优缺点逻辑斯蒂函数原理优缺点决策树原理优缺点朴素贝叶斯支持向量机自适应提升算法KNNK-近邻算法（k-Nearest Neighbor，KNN）采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。原理已知的数据分为两类：一类是蓝色的正方形，一类是红色的三角形。绿色圆形是待分类的数据。当K=3和K=5时，得到的分类结果不同。KNN本质是基于一种数据统计的方法。度量空间中点之间的距离，常见的曼哈顿距离计算，欧式距离计算等等。不过通常KNN算法中使用的是欧式距离。二维空间两
