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统计学习方法knn 统计学习方法 李航 pdf

高考 2025-07-26 14:08高考时间www.ettschool.cn

一、K近邻法(KNN)核心内容

1. 基本概念

  • KNN是一种基于实例的学习方法，通过计算待分类样本与训练集中最近邻的k个样本的距离，以多数表决原则进行分类。
  • 模型三要素：距离度量（如欧氏距离、曼哈顿距离）、k值选择（影响模型复杂度）、分类决策规则（多数表决）。

    • 2. 算法实现

  • KD树构造：通过中位数划分特征空间，优化搜索效率。
  • KD树搜索：回溯法快速定位最近邻，减少计算量。

    • 3. 特点与注意事项

  • 无需显式训练，但预测时计算量大。
  • k值过小易过拟合，过大易欠拟合，通常通过交叉验证选择。

    • 二、《统计学习方法》PDF资源

    1. 电子书下载

  • 第一版资源：[百度网盘链接]（提取码：tu1b）。
  • 第二版资源：[城通网盘链接]（需注意链接安全性）。

    • 2. 配套资料

  • 200页PDF手推公式讲解及R语言代码实现：[CSDN下载]（含详细目录）。

    • 三、注意事项

  • 部分链接来自第三方平台，下载时需注意文件版权及安全性。
  • 建议优先选择官方或可信来源（如清华大学出版社）获取正版书籍。

    • 如需进一步了解KNN的数学推导或代码实现，可参考上述配套资料。

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