Knn算法三個要素包括什么？一個或三個元素KNN算法的三個要素:K值的選擇、距離向量和分類規(guī)則。KNN是一種懶惰學習算法，不需要訓練過程。分類和回歸分析都可以進行。(1)k值的選擇會對算法的結果產(chǎn)生很

Knn算法三個要素包括什么？

一個或三個元素

KNN算法的三個要素:K值的選擇、距離向量和分類規(guī)則。

KNN是一種懶惰學習算法，不需要訓練過程。分類和回歸分析都可以進行。

(1)k值的選擇會對算法的結果產(chǎn)生很大的影響。k值小意味著只有接近輸入樣本的訓練樣本才會在預測結果中發(fā)揮作用，但容易過擬合；如果k值較大，優(yōu)點是可以降低學習的估計誤差，缺點是學習的近似誤差增大。這時候距離輸入樣本較遠的訓練樣本也會在預測中起到作用，這是預測中的一個誤差。在實際應用中，k的值一般是一個小值，通常通過交叉驗證選擇最大的k值。當訓練樣本數(shù)趨于無窮大和K1時，錯誤率不會超過貝葉斯錯誤率的兩倍，如果k也趨于無窮大，錯誤率趨于貝葉斯錯誤率。

(2)該算法中的分類決策規(guī)則往往是多數(shù)投票，即輸入樣本的類別由k個最近的訓練樣本中的多數(shù)決定，這對應于經(jīng)驗風險的最小化。

(3)距離度量一般采用Lp距離，當p2為歐氏距離時，在度量之前，要對每個屬性的值進行歸一化處理，這樣有助于避免初值域較大的屬性比初值域較小的屬性權重過大。

兩種優(yōu)化方法

要實現(xiàn)K近鄰，主要考慮的是如何快速搜索訓練數(shù)據(jù)。這在特征空間維數(shù)大，訓練數(shù)據(jù)大的情況下尤為重要。一種解決方案是KD樹。

KD-tr

機器學習前景如何？

機器人的應用越來越廣泛，不僅在一些高端行業(yè)，在其他一些行業(yè)也是如此，所以市場對機器人人才的需求也會增加，所以前景不錯。

首先，很清楚機器學習解決什么問題。應該說機器學習應用廣泛。機器學習算法分為四類:分類、回歸、聚類和降維。

對于分類，我說的是一個應用場景。之前在大華機器人系面試，面試官問了我一個問題:一個二維坐標平面有10萬多個點，機器人到一個點的距離不到5 cm，所以我覺得機器人在這個點，問怎么判斷機器人在某個點。這其實是一個分類的問題。是否在這個點，就是是否屬于這個點(類)。機器學習中的KNN算法可以很快解決這個問題。

對于回歸來說，它意味著擬合一條連續(xù)的曲線并進行預測。比如天氣預報就是一種回歸。

正確聚類就是自動分類，人為設置類別數(shù)，根據(jù)距離判斷樣本屬于哪個類別。

降維就是主成分提取。我們的數(shù)據(jù)中可能有很多無用的維度。根據(jù)矩陣特征值的大小，提取主成分。特征值越大，特征越明顯，我們想要的特征就越多。

簡而言之，機器學習可以解決很多問題。

It 還是很不錯的。如果你對這個發(fā)展感興趣，盡早準備。