机器学习面试—KNN

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• KNN是一种懒惰学习，训练阶段只需要进行加载样本或者存储在kd树等数据结构中，训练时间开销为0

 

• KNN的优缺点（缺点：计算量大，不适合大数据处理；K较小时对噪声点敏感；对不平衡数据敏感；某些数据分布下，距离非常难选择和设计，比如kmeans和流形学习；优点：模型简单，可解释性好）

 

• K太小容易过拟合，K太大欠拟合