_CS321n入门之KNN(1) 📘 一个初学者的随学笔记_cs321n_

随着人工智能领域的不断发展，机器学习算法变得越来越重要。今天，我将和大家分享我在学习斯坦福大学的CS321n课程时关于K-近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）的一些笔记。📚

什么是KNN？

KNN是一种简单且易于理解的监督学习方法，用于分类和回归任务。其基本思想是通过测量不同特征值之间的距离来对未知样本进行分类。当一个新的数据点需要被分类时，KNN会找出训练集中最接近它的K个邻居，并将其类别设定为这K个邻居中最常见的类别。🎯

如何选择K值？

选择合适的K值对于KNN算法的性能至关重要。如果K值太小，模型可能会过拟合；如果K值太大，模型可能会欠拟合。因此，通常需要通过交叉验证等方法来确定最佳的K值。🔍

KNN的优势与局限性

KNN算法的优点在于其实现简单，不需要训练过程，适用于多类分类问题。然而，它也存在一些局限性，比如计算复杂度高，在大数据集上表现不佳。🛠️

希望这些笔记能够帮助大家更好地理解和应用KNN算法！如果你有任何疑问或建议，欢迎留言讨论！💬

通过上述内容，我们不仅了解了KNN的基本概念，还探讨了如何选择K值以及该算法的优势与局限性。希望这篇笔记能对你有所帮助！🌟

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