采纳答案成功!
向帮助你的同学说点啥吧!感谢那些助人为乐的人
老师在视频中说当method是uniform时不需要考虑p,只有是distance时才需要考虑p。但我怎么认为课程中的KNN算法,当不考虑距离权重时,也是需要p这个参数的?因为我们默认选用的欧拉距离实际上就是p=2,我们如果选用曼哈顿距离来计算距离且不考虑距离权重时,最终的结果可能会不同。还是说这种情况本身没有意义?
啊哦,你说得对。这里我犯大错误了 :-(
p决定了当metric这个参数是minkowski时,使用的距离计算公式中的那个p。当metric这个参数不是minkowski的时候,这个p才没有用;而不是和weights参数是不是uniform和distance联系的。
非常抱歉,有时间我发一个勘误。如果愿意请加我的微信,我会发给你一个小红包:)
不过在这里,这一小节,关键是要理解在GridSearch中,可以使用这种方式,对多组参数的不同组合进行网格搜索:)
谢谢波波老师
失去了领取老师红包的机会
看完4-5的视频,就有这种疑虑了,谢谢老师和同学的提问和解答
刚想提问这个问题,感谢开荒的先驱们,哈哈哈
登录后可查看更多问答,登录/注册
Python3+sklearn,兼顾原理、算法底层实现和框架使用。
3.4k 19
4.4k 17
4.0k 15
2.2k 15
2.1k 14
购课补贴联系客服咨询优惠详情
慕课网APP您的移动学习伙伴
扫描二维码关注慕课网微信公众号