python-3.x - 如何使用机器学习或预测来解决 Python 3 中的这种回归?
问题描述
我想知道关于机器学习的提示。
输入:
[[2, 3, 7],
[3, 9, 5],
[2, 6, 4]]
输出:
[4, 1, 1].T
已经给定了数据集。我想知道 Input [8, 1, 7] 的输出。我认为这是一种机器学习 - 回归问题。从根本上说,让我们猜测输入数据集是一组纯数字。
从长远来看,我想知道某些类型的输入集不是纯数字的情况,但现在不紧急,所以我稍后再考虑。直觉上,它看起来很简单,但由于我的技术不好,我无法搜索如何解决它。
我该如何解决这个问题?
解决方案
您的 3 个观察数据集非常小,无法采用合理的机器学习技术。我可能会在这里使用 k-最近邻方法:给定输入,计算到已知数据点的距离,然后选择与最近的数据点相关的输出。这里,距离 [8,1,7] 的最近观测值(以欧几里得距离测量)是 [2,3,7],因此此方法将预测输出为 4。如果您获得更大的数据集,您将能够使用更好的方法。
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