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K值的選擇會對演算法的結果產生重大影響。K值較小意味著只有與輸入例項較近的訓練例項才會對預測結果起作用,但容易發生過擬合;如果K值較大,優點是可以減少學習的估計誤差,但缺點是學習的近似誤差增大,這時與輸入例項較遠的...
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