k近鄰算法的k值必須是什么數(shù)？k-近鄰算法的k值通常取相對較小的值。例如，交叉驗證法用于選擇最佳k值。統(tǒng)計建模和機器學(xué)習(xí)建模，有什么區(qū)別？統(tǒng)計建模和機器學(xué)習(xí)建?？捎糜跀?shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘。不同的是，統(tǒng)計

k近鄰算法的k值必須是什么數(shù)？

k-近鄰算法的k值通常取相對較小的值。例如，交叉驗證法用于選擇最佳k值。

統(tǒng)計建模和機器學(xué)習(xí)建模，有什么區(qū)別？

統(tǒng)計建模和機器學(xué)習(xí)建模可用于數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘。不同的是，統(tǒng)計建模是基于傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法，如回歸分析、聚類分析、主成分分析等，側(cè)重于對已知現(xiàn)象或數(shù)據(jù)的描述。雖然機器學(xué)習(xí)建模也是基于統(tǒng)計的，但它側(cè)重于對未知現(xiàn)象或數(shù)據(jù)的預(yù)測，對數(shù)據(jù)的大小有一定的要求。

統(tǒng)計建模是指基于統(tǒng)計知識的建模。常用的統(tǒng)計知識包括參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、方差分析、回歸分析、時間序列、聚類分析、主成分分析和因子分析，如下圖所示。

機器學(xué)習(xí)建模是指利用機器學(xué)習(xí)算法進行建模。常用的機器學(xué)習(xí)算法有：k近鄰算法、決策樹、邏輯回歸、SVM、隨機林、聚類分析、關(guān)聯(lián)分析等，實現(xiàn)這些算法的語言有Python和r，具體如下圖所示。！不管是統(tǒng)計建模還是機器學(xué)習(xí)建模，我們都需要有一個好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，主要是微積分、線性代數(shù)和概率論。

就是這樣！歡迎關(guān)注[數(shù)據(jù)科學(xué)孫斌]，分享數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)知識

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