K-近邻算法维基百科，自由的百科全书跳到导航跳到搜索在模式识别领域中，最近邻居法（KNN算法，又译K-近邻算法）是一种用于分类和回归的非参数统计方法[1]。在这两种情况下，输入包含特征空间（英语：）（FeatureSpace）中的k个最接近的训练样本。在k-NN分类中，输出是一个分类族群。一个对象的分类是由其邻居的“多数表决”确定的，k个最近邻居（k为正整数，通常较小）中最常见的分类决定了赋予该对象的类别。若k=1，则该对象的类别直接由最近的一个节点赋予。在k-NN回归中，输出是该对象的属性值。…
首发于智能单元写文章DQN从入门到放弃1DQN与增强学习FloodSung深度学习（DeepLearning）、人工智能话题的优秀回答者676人赞同了该文章1前言深度增强学习DeepReinforcementLearning是将深度学习与增强学习结合起来从而实现从Perception感知到Action动作的端对端学习End-to-EndLearning的一种全新的算法。简单的说，就是和人类一样，输入感知信息比如视觉，然后通过深度神经网络，直接输出动作，中间没有hand-craftedengin…
