knn特点？
一、knn特点？
KNN的主要优点有：
1.理论成熟，思想简单，既可以用来做分类又可以做回归
2.可以用于非线性分类
3.训练时间复杂度比支持向量机之类的算法低
3.和朴素贝叶斯之类的算法比，对数据没有假设，准确度高，对异常点不敏感
4.由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属的类别，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分类样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合
5.该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类，而那些样本容量比较小的类域采用这种算法比较容易产生误分类情况
KNN的主要缺点：
1.计算量大，尤其是特征数非常多的时候
2.样本不平衡的时候，对稀有类别的预测准确率低
3.KD树，球树之类的模型建立需要大量的内存
4.是慵懒散学习方法，基本上不学习，导致预测时速度比起逻辑回归之类的算法慢
5.相比决策树模型，KNN模型的可解释性不强
二、knn算法步骤？
KNN算法介绍：
KNN，k-NearestNeighborK ，又称K最近邻。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思。
说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表，是一种分类算法，用于参考已知的数据，对未知实例的类别进行判断。
算法步骤：
将每个样本视作一个点
1. 载入数据集，对数据进行必要的预处理
2. 设置参数K，K最好选择奇数，因为后续进行归类的策略是少数服从多数，设置K为奇数的话总会有结果。
3. 计算待预测点与已知点之间的关系，这里的关系可以有多种方式来体现，常用如下：
①欧式距离（应用较广，其他及其算法也有广泛应用），其计算方法：
②余弦值
③相关度
④曼哈顿距离
⑤…
4. 之前确定了参数K，计算了待预测点与已知点之间的距离衡量，将计算的结果进行从小到大排序，取前K个点
5. 将待预测点归类为多数的那一个类别，这便是对于未知点的类别预测结果了。
算法优点：
1.简单，易于理解，易于实现，无需估计参数，无需训练；
2. 适合对稀有事件进行分类；
3.特别适合于多分类问题(multi-modal,对象具有多个类别标签)， kNN比SVM的表现要好。
算法缺点：
需要大量的空间来存储已知的实例，再一个是算法复杂度较高。
算法理解：
我们根据一张图来理解这个算法吧。
未知点X延伸出的5个箭头，表示我们的K为5，也就是我们选取了5个已知点用于对X进行归类预测
特殊情况：
对于未知点Y不使用算法，我们会将未知点Y归类为W1这一类，运行了算法后，会将Y归类为W2类，这明显是错误的归类结果。
这是由于样本分布不平衡造成的。我们可以通过给计算后的距离加上权重来控制不同距离的点对结果的贡献程度，离未知点越近的，权重大，对结果贡献度大，反之离未知点远的，权重小，对结果的贡献度小。
三、knn估计法？
knn就是当预测一个新的值x的时候，根据它距离最近的K个点是什么类别来判断x属于哪个类别。
四、knn函数定义？
释义：
近邻算法；最近邻；近邻法
例句：
KNN nearest neighbors is one of the best text categorization algorithms based on Vector Space Model.
近邻算法是基于向量空间模型的最好的文本分类算法之一.
网络：
KNN classifier KNN分类器；分类器
feature weighted KNN 特征加权算法；的特征加权算法
knn algorithm knn算法
五、探索机器学习中的KNN算法：一场临近算法的奇妙之旅
介绍
在机器学习领域，KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种基本且直观的分类和回归方法。它的核心理念是利用距离度量找到样本集中与新样本最相似的K个样本，然后通过它们的标签进行决策。在本文中，我们将深入探讨KNN算法的原理和应用，并通过一个生动的过程图来解释KNN算法的工作流程。
KNN算法原理
KNN算法的原理十分简单：给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于某个类别，就把该输入实例分为这个类别。
KNN算法过程图
接下来我们通过一个过程图来演示KNN算法的工作过程：
步骤
- 准备数据集：准备带有标签的训练数据集。
- 计算距离：计算输入样本与训练集中每个样本之间的距禂。
- 选择K值：选择合适的K值，通常根据实际问题和经验确定。
- 确定邻近样本：选出距离最近的K个样本。
- 进行分类：根据这K个样本的类别进行投票，得票数最多的类别即为输入样本的类别。
KNN算法应用
KNN算法在实际应用中具有广泛的应用，包括推荐系统、图像识别、医学诊断等领域。由于其简单且有效，KNN算法成为了许多机器学习入门者学习的第一个算法。
总结
通过本文的介绍，我们对KNN算法有了更深入的了解。KNN算法作为一种临近算法，在机器学习中占据着重要的地位。通过学习KNN算法，我们可以更好地理解机器学习中的分类和回归问题。
感谢您阅读本文，希望本文能够帮助您更好地理解和应用KNN算法。
六、机器学习包括？
机器学习
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
七、什么是knn，knn有什么优缺点？
KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。优点：
① 训练时间复杂度比支持向量机之类的算法低，仅为O(n)
② 和朴素贝叶斯之类的算法比，对数据没有假设，准确度高，对异常点不敏感
③ KNN主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合缺点① 计算复杂性高；空间复杂性高； ② 样本不平衡的时候，对稀有类别的预测准确率低 ③ 可解释性差，无法给出决策树那样的规则。
八、什么是学习和机器学习？
机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。
学习，是指通过阅读、听讲、思考、研究、实践等途径获得知识和技能的过程。学习分为狭义与广义两种：狭义：通过阅读、听讲、研究、观察、理解、探索、实验、实践等手段获得知识或技能的过程，是一种使个体可以得到持续变化（知识和技能，方法与过程，情感与价值的改善和升华）的行为方式。例如:通过学校教育获得知识的过程。广义：是人在生活过程中，通过获得经验而产生的行为或行为潜能的相对持久的方式。次广义学习指人类的学习。
九、机器学习是从哪里学习？
机器学习是从数据中学习的。它利用算法和统计模型来分析数据，发现数据中的模式和规律，从而生成预测模型和决策模型。
机器学习有监督学习、无监督学习和强化学习等不同的学习方式，可以应用于各种不同的领域，如自然语言处理、计算机视觉、音频信号处理和金融等。
机器学习的数据来源可以是结构化数据和非结构化数据，如图像、文本、音频和视频等。
十、knn什么梗？
这是新加坡的脏话 翻译过来是gan ni niang