Knn算法三個(gè)要素包括什么？一個(gè)或三個(gè)元素KNN算法的三個(gè)要素:K值的選擇、距離向量和分類規(guī)則。KNN是一種懶惰學(xué)習(xí)算法，不需要訓(xùn)練過程。分類和回歸分析都可以進(jìn)行。(1)k值的選擇會(huì)對(duì)算法的結(jié)果產(chǎn)生很

Knn算法三個(gè)要素包括什么？

一個(gè)或三個(gè)元素

KNN算法的三個(gè)要素:K值的選擇、距離向量和分類規(guī)則。

KNN是一種懶惰學(xué)習(xí)算法，不需要訓(xùn)練過程。分類和回歸分析都可以進(jìn)行。

(1)k值的選擇會(huì)對(duì)算法的結(jié)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(xùn)練樣本才會(huì)在預(yù)測(cè)結(jié)果中發(fā)揮作用，但容易過擬合；如果k值較大，優(yōu)點(diǎn)是可以降低學(xué)習(xí)的估計(jì)誤差，缺點(diǎn)是學(xué)習(xí)的近似誤差增大。這時(shí)候距離輸入樣本較遠(yuǎn)的訓(xùn)練樣本也會(huì)在預(yù)測(cè)中起到作用，這是預(yù)測(cè)中的一個(gè)誤差。在實(shí)際應(yīng)用中，k的值一般是一個(gè)小值，通常通過交叉驗(yàn)證選擇最大的k值。當(dāng)訓(xùn)練樣本數(shù)趨于無窮大和K1時(shí)，錯(cuò)誤率不會(huì)超過貝葉斯錯(cuò)誤率的兩倍，如果k也趨于無窮大，錯(cuò)誤率趨于貝葉斯錯(cuò)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(gè)最近的訓(xùn)練樣本中的多數(shù)決定，這對(duì)應(yīng)于經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)的最小化。

(3)距離度量一般采用Lp距離，當(dāng)p2為歐氏距離時(shí)，在度量之前，要對(duì)每個(gè)屬性的值進(jìn)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(quán)重過大。

兩種優(yōu)化方法

要實(shí)現(xiàn)K近鄰，主要考慮的是如何快速搜索訓(xùn)練數(shù)據(jù)。這在特征空間維數(shù)大，訓(xùn)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(jī)器學(xué)習(xí)前景如何？

機(jī)器人的應(yīng)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(chǎng)對(duì)機(jī)器人人才的需求也會(huì)增加，所以前景不錯(cuò)。

首先，很清楚機(jī)器學(xué)習(xí)解決什么問題。應(yīng)該說機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用廣泛。機(jī)器學(xué)習(xí)算法分為四類:分類、回歸、聚類和降維。

對(duì)于分類，我說的是一個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景。之前在大華機(jī)器人系面試，面試官問了我一個(gè)問題:一個(gè)二維坐標(biāo)平面有10萬多個(gè)點(diǎn)，機(jī)器人到一個(gè)點(diǎn)的距離不到5 cm，所以我覺得機(jī)器人在這個(gè)點(diǎn)，問怎么判斷機(jī)器人在某個(gè)點(diǎn)。這其實(shí)是一個(gè)分類的問題。是否在這個(gè)點(diǎn)，就是是否屬于這個(gè)點(diǎn)(類)。機(jī)器學(xué)習(xí)中的KNN算法可以很快解決這個(gè)問題。

對(duì)于回歸來說，它意味著擬合一條連續(xù)的曲線并進(jìn)行預(yù)測(cè)。比如天氣預(yù)報(bào)就是一種回歸。

正確聚類就是自動(dòng)分類，人為設(shè)置類別數(shù)，根據(jù)距離判斷樣本屬于哪個(gè)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(jiǎn)而言之，機(jī)器學(xué)習(xí)可以解決很多問題。

It 還是很不錯(cuò)的。如果你對(duì)這個(gè)發(fā)展感興趣，盡早準(zhǔn)備。