机器学习中使用kNN算法的问题有哪些

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解决方案：Dk值在k3中最高，而在k1中则最低A）1 B）2 C）3 D）5 解决方案：B如果将k的值保持为2，则交叉验证的准确性最低。你可以自己尝试。注意：模型已成功部署，除了模型性能外，在客户端没有发现任何技术问题A）可能是模型过拟合 B）可能是模型未拟合 C）不能判断 D）这些都不是解决方案：A在一个过拟合的模块中，它似乎会在训练数据上表现良好，但它还不够普遍，无法在新数据上给出相同的结果。如果k的值非常大，我们可以将其他类别的点包括到邻域中。如果k的值太小，该算法会对噪声非常敏感A）1 B）2 C）1和2 D）这些都不是解决方案：C这两个选项都是正确的，并且都是不言而喻的。A） k值越大，分类精度越好B） k值越小，决策边界越光滑C） 决策边界是线性的D） k-NN不需要显式的训练步骤解决方案：D选项A：并非总是如此。你必须确保k的值不要太高或太低。选项B：此陈述不正确。决策边界可能有些参差不齐选项C：与选项B相同选项D：此说法正确A）真 B）假解决方案：A你可以通过组合1-NN分类器来实现2-NN分类器A） K值越大，边界越光滑B） 随着K值的减小，边界变得更平滑C） 边界的光滑性与K值无关D） 这些都不是解决方案：A通过增加K的值，决策边界将变得更平滑我们可以借助交叉验证来选择k的最优值欧氏距离对每个特征一视同仁A）1 B）2 C）1和2 D）这些都不是解决方案：C两种说法都是正确的注意：计算两个观测值之间的距离将花费时间D。A）N * D B）N * D * 2 C）（N * D）/ 2 D）这些都不是解决方案：AN的值非常大，因此选项A是正确的A）1-NN > 2-NN > 3-NN B）1-NN
解决方案：C在kNN算法中，任何k值的训练时间都是相同的。以下是参与者的分数分布：感谢各位的阅读，以上就是“机器学习中使用kNN算法的问题有哪些”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对机器学习中使用kNN算法的问题有哪些这一问题有了更深刻的体会，具体使 香港云主机用情况还需要大家实践验证。这里是开发云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！

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