分布特征

当使用k近邻算法时，处理多模态分布的数据可能会出现问题。比如，数据可能呈现出多个不同的模式或聚集。这意味着在k近邻算法中，选择邻居时会存在困难。在这种情况下，可能需要使用一些特殊技巧。例如，在选择邻近点时可以将距离加权，或者使用不同的距离度量。此外，可以尝试使用特...

对于线性回归模型，虽然我们常常假设数据集中不包含缺失的值，但实际上这种情况是很常见的。在数据集中存在缺失值时，我们可以通过填充（Imputation）或者删除缺失值的方式来处理。其中，填充主要分为固定值填充或插值法填充。在固定值填充中，我们可以使用均值、中位数等分布特征进...