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KNN算法思想的基本步骤: 1 计算已知类别中数据集的点与当前点的距离。 2 选取与当前点距离最小的k个点。 3 按照距离递增次序排序。 4 返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。 5 确定前k个点所在类别的出现频率
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KNN算法思想的基本步骤: 1 计算已知类别中数据集的点与当前点的距离。 2 选取与当前点距离最小的k个点。 3 按照距离递增次序排序。 4 返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。 5 确定前k个点所在类别的出现频率
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KNN算法思想的基本步骤: 1 计算已知类别中数据集的点与当前点的距离。 2 选取与当前点距离最小的k个点。 3 按照距离递增次序排序。 4 返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。 5 确定前k个点所在类别的出现频率
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简述ID3算法的基本思想及其主算法和建树算法的基本步骤
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多选题
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单选题
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多选题
《WS375.20-2016疾病控制基本数据集第20部分:脑卒中登记报告》中‚监测点类别代码‛包括:()
A.国家级 B.省级 C.地市级 D.县区级 E.全部(含非监测点)
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