机器学习与深度学习概述 | KNN算法详解及优缺点

机器学习是指通过计算机算法和模型，使计算机能够从数据中自动学习和改进，并可以用于预测和决策。深度学习是机器学习的一个分支，其核心思想是模拟人脑神经网络的结构和功能，通过多层的神经网络模型来提取和学习数据的特征。\n\nKNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种最简单且常用的机器学习算法之一，属于有监督学习算法。该算法的基本思想是：对于一个新的输入样本，根据它的特征与训练集中已有样本的特征之间的距离来进行分类，即将新样本归类为与其最接近的K个训练样本中的多数类别。\n\nKNN算法的具体步骤如下：\n1. 计算新样本与训练集中每个样本之间的距离，常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离等。\n2. 根据距离找出与新样本最近的K个训练样本。\n3. 统计这K个样本中每个类别的出现次数。\n4. 将新样本归类为出现次数最多的类别。\n\nKNN算法的优点是简单易懂、易于实现，并且对于非线性的分类问题效果较好。缺点是计算复杂度高，对于大规模数据集的处理效率较低，且对于样本不平衡的数据集容易出现分类偏差。