在这种情况下，选择最佳经验K值的方法是自助法作为一种非参数分类算法，而K近邻(KNN)算法是非常有效且易于实现的。什么是最近邻原理？如何选择knn算法的K值，优化模型效果:1，选择knn算法的K值，可以通过网格搜索法选择使模型评价指标最优的K值，因此，与其他机器学习模型和算法相比，K近邻是一种非常简单的方法。
Python中的声音分类通常是音频信号的数字信号处理、特征提取、分类等步骤。以下是一般步骤:1。加载音频文件:利用python中的raspberrygpiopython库实现音频设备的读取和播放。2.数字信号处理:利用Python中的numpy库实现一维数字信号处理特技，如傅里叶变换、离散余弦变换等，提取音频中的频谱信息。
常用的音频特征提取包括梅尔倒谱系数(MFCC)和基频。4.分类器:使用机器学习算法，如支持向量机(SVM)、RandomForest、K近邻算法(KNN)对提取的特征进行分类。综上所述，Python中声音分类的原理是音频数字化后，通过数字信号处理、特征提取、机器学习模型进行分类。
knn是什么意思？KNearestNeighbor)方法简介，即K近邻法，最早是由Cover和Hart于1968年提出的。它是理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。这种方法的思路非常简单直观:如果一个特征空间中的k个最相似样本中的大部分属于某个类别，那么这个样本也属于这个类别。
这种方法的缺点是需要大量的计算，因为对于每一个要分类的文本，都需要计算它到所有已知样本的距离，才能找到它的k个最近邻。目前常见的解决方法是提前编辑已知样本点，提前去除对分类影响不大的样本。还有一种ReverseKNN方法，可以降低KNN算法的计算复杂度，提高分类效率。KNN算法更适合大样本量的类域自动分类，而小样本量的类域更容易被错误分类。
监督学习可用于自动驾驶。监督学习是一种机器学习任务，它从标记的训练数据中推断出一个函数。训练数据包括一组训练示例。在监督学习中，每个实例由一个输入对象(通常是一个向量)和一个预期输出值(也称为监督信号)组成。监督学习算法用于分析训练数据并生成推理，该推理可用于绘制新的示例。最佳方案将允许算法正确地确定那些不可见实例的类别标签。
就像人通过已知案例学习诊断技术一样，计算机只有通过学习才能具备识别各种事物和现象的能力。用于学习的材料是与被识别对象属于同一种类的有限数量的样本。在监督学习中，同时给出计算机学习样本，也告知每个样本所属的类别。如果给定的学习样本不包含类别信息，则为无监督学习。任何一种学习都是有一定目的的。对于模式识别来说，就是学习有限数量的样本，使分类器对无限数量的模式进行分类时的错误概率最小。
摘要:KNN分类算法是理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。这个算法的思想是:如果一个样本的k个最相似(即特征空间中的最近邻)样本中的大部分属于某个类别，那么这个样本也属于这个类别。简单描述一下算法的思路，其实就是一个样本在最近的K个样本中属于同一类别样本最多的特征空间中的同一样本类别。
有十个经典算法。以下是网站给出的答案:1。C4.5C4.5算法是机器学习算法中的分类决策树算法，其核心算法是ID3算法。C4.5算法继承了ID3算法的优点，在以下几个方面对ID3算法进行了改进:1)利用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时选择值较多的属性的不足；2)建树过程中的修剪；3)可以完成连续属性的离散化；4)能够处理不完整的数据。
其缺点是在构造树的过程中，需要对数据集进行多次扫描和排序，导致算法效率低下。2.KMeansalgorithm或kmeans算法是一种聚类算法，它根据对象的属性k将n个对象分成k个分。