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与线性回归等其他算法不同，KNN似乎不会在训练阶段执行任何计算。就像在线性回归的情况下，它在训练phase.But中找到系数，那么KNN呢？
浏览 62提问于2019-02-04得票数 9
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我需要一些关于K近邻算法的解释。训练和测试数据点之间的相似距离也是计算的吗？如果是的话，那为什么在计算训练数据之间的距离之前，还需要计算这些数据点之间的距离呢？如果执行了下面的代码，那么它
浏览 0提问于2019-04-24得票数 2
从基本理论上看，knn是一种有监督的算法，而k-均值是一种无监督的算法。然而，在Sklearn有一个无监督学习(http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.NearestNeighbors.html#sklearn.neighbors.NearestNeighbors)的KNN的实现。在SkLearn，这个无监督的knn到
浏览 0提问于2018-07-05得票数 4
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由于kNN在内存级别处理训练和预测，并且不需要显式的训练过程，因此当拟合knn模型时到底会发生什么？我认为这一步与训练模型有关。谢谢。 如果我跳过拟合步骤，这是我将得到的错误。city_development_index"]].values
knn=KNeighborsClassifie
浏览 104提问于2020-12-28得票数 2
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我使用了OpenCV KNN分类器，在训练它之后，我需要保存分类器以便能够在测试阶段使用。我发现OpenCV中没有实现knn.save()。该怎么做呢？
浏览 0提问于2012-06-24得票数 6
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knn算法误差百分比
、、、
我已经为我的数据集开发了knn算法。我的数据集包含5000 *17个值。在这个数据集中，我将我的数据划分为4000个用于验证，1000个用于训练。我的问题是，在训练data.Does的时候，我的错误百分比是0.0158，这意味着我的算法对knn是好的，还是ı犯了一个错误？你觉得我的算法怎么样？
浏览 1提问于2016-11-20得票数 0
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1)众所周知，KNN在训练阶段不进行计算，而是推迟所有的分类计算，因此我们称之为懒惰学习者。分类应该比训练花费更多的时间，但是我发现这个假设与weka几乎相反。其中KNN训练比测试花费更多的时间。为什么和如何在weka中KNN在分类方面表现得更快，而在一般情况下，它应该表现得更慢？2)当我们说Knn中的特征加权可以提高高维数据的性能时，我们说它是什么意思？
浏览 4提问于2014-02-13得票数 4
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neigh.fit(X, y)
如何保持neigh的状态，所以当我输入一个新的值(如neigh.predict([[1.2]]) )时，就不需要重新训练模型了
浏览 2提问于2015-01-17得票数 3
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是否有一组机器学习算法不需要训练，如果一组有标记和未标记的数据立即给出答案，就直接给出答案？
跳过模型的显式训练是否可以在有监督或无监督的机器学习算法中跳过？我不是说要使用经过训练的模型。
浏览 0提问于2018-05-13得票数 2
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我面临的第一个机器学习算法是knn，最让我困惑的是将数据集分割成训练和测试数据。使用更复杂的ms算法，我可以想象计算机需要一个“训练”过程，但是knn更简单，没有必要设置一个训练集。要么就是我还没有完全理解knn。我会非常感谢你的解释的。事先谢谢：)。
浏览 3提问于2019-11-29得票数 0
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我在类变量中有一个缺少值的测试集。在运行knn时，我会得到错误消息：
train <- data[1:20,]
knn中的错
浏览 0提问于2016-07-28得票数 4
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我试图完成一个分类项目，在那里使用KNN算法，工作非常好。然而，问题是，我已经训练了模型，并将其保存为RDS文件。我想知道如何将模型应用于一些新的数据？例如，对于回归，您可以使用函数predict()，其中它使用已经训练过的模型作为参数，而对于knn()，它只使用训练过的数据集和测试数据集，并且没有办法使用已经训练过的knn模型作为参数，而不是使用火车数据集有什么函数可以用经过训练的knn模型作为依据来预测新数据的分
浏览 4提问于2022-05-10得票数 -1
我有一个具有二进制分类的数据集，我在它上训练一个kNN算法和一个支持向量机算法。
在测试集上，当使用kNN时，我得到了大约75%的错误，但是使用支持向量机时，只有大约20%的错误。
浏览 0提问于2017-11-27得票数 0
我正在使用sklearn中的knn算法在数据集上进行训练。我想知道，如果我的数据集包含数百万行，我们可以在这里进行批处理吗？
浏览 37提问于2020-08-10得票数 1
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因此，我通过KNN和决策树1)来预测电影的成功，同时也知道哪种机器学习会更准确。但问题是，我的knn结果X = df2[feature_columns].values
knn = KNeighbors
浏览 4提问于2019-12-09得票数 0
我需要一个学习模型，当我们用一个数据样本测试它时，它会说是哪一个训练数据导致了答案。有什么能做这个的吗？(我已经知道KNN会这么做了)谢谢
浏览 2提问于2017-08-15得票数 0
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在下面两个场景中，我有一个关于要选择多少k值(k=1、k=5或k=50)的问题。我最初认为选择k=5将是k的正确选择，因为它将减少错误总数。我想听听专家的意见，他们认为在这两种情况下，从三个选项( k=1、k=5或k=50 )中选择最好的k。📷
浏览 0提问于2021-10-10得票数 -1
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我读到在KNN算法中我们需要交叉验证，因为我们从KNN的训练测试中发现的K值可能无法对未见数据进行泛化。给出的逻辑是，在求K值时使用测试数据集，因此KNN-算法具有测试数据集的信息，因为K是通过测试数据集发现的。这和看不见的数据不一样。但是是的，K值是从测试数据集中找到的，因此我们得到了我们的KNN算法，但是对测试数据的测试是在不知道测试数据的情况下进行的，而且是的，我们从中选择了K，但是不管我们是
浏览 0提问于2022-01-09得票数 0
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