K近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）
KNN算法通过比较新样本与训练集中的样本的距离，然后根据最近的K个邻居的投票结果来决定新样本的分类。
如图所示，K越大的边界会更加平滑，本质上是根据某一样本最近的K个邻居来投票该区域的类型，可以看到，K取1时会受噪声的影响在绿色中间出现了一块黄色的区域
图像分类-数据驱动方法
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1.1 作用域：扩展函数写的位置不同，作用域就也不同
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【HTML入门】第二课 - head标签下的常见表情们
目录 1 本节概要
2 head下的常见标签
2.1 网页编码设置
2.2 网页的标题
2.3 样式标签
3 head标签的内容不会显示到网页上
4 查看网页源代码 1 本节概要
上一节，我们说了HTML网页最基本的框架标签，说到标签分为head头部和body身体部分。这一小节呢…
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定义：若研究二判定问题（即判断有无信号）的检测问题，
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设计目标
在未知或时变环境下，有最…
【c++】通过写一个C++函数来模拟跨境洗钱和系统警告
效果图： 源码：
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#include <cstdlib>
#include <ctime>
#include <iomanip>
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#include <thread> // 引入线程头文件#ifdef _WIN32 // 确保只在Windows上包含Windows.h
#inclu…
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