knn算法优缺点
什么是knn,knn有什么优缺点 -
几行代码实现KNN分类，
这种算法的缺点具体体现在六点，第一就是样本不平衡时，预测偏差比较大。第二就是KNN每一次分类都会重新进行一次全局运算。第三就是k值大小的选择没有理论选择最优，往往是结合K-折交叉验证得到最优k值选择。第四就是样本不平衡问题（即有些类别的样本数量很多，而其它样本的数量很少）效果差。第五就是后面会介绍。
几行代码实现KNN分类，
这种算法的缺点具体体现在六点，第一就是样本不平衡时，预测偏差比较大。第二就是KNN每一次分类都会重新进行一次全局运算。第三就是k值大小的选择没有理论选择最优，往往是结合K-折交叉验证得到最优k值选择。第四就是样本不平衡问题（即有些类别的样本数量很多，而其它样本的数量很少）效果差。第五就是后面会介绍。
6.knn算法的优缺点 优点： 简单，效果还不错，适合多分类问题 缺点： 效率低（因为要计算预测样本距离每个样本点的距离，然后排序），效率会随着样本量的增加而降低。
1、由于其是基于线性回归模型之上，因此其同样会出现多重共线性问题。2、很难处理数据不均衡问题。3、容易欠拟合，精度不高。三、KNN（K—近邻）优点：1、简单，易于实现，易于理解，无需参数估计。2、训练时间为0，它没有显式的训练，不像其他有监督的算法会用到train，然后验证集或测试集用该模型希望你能满意。
分类器算法主要有哪些? -
决策树的优点是直观易懂，可以直接呈现决策逻辑；缺点是容易过拟合，对连续性的数据处理不够平滑。例如，在判断一个水果是否是苹果时，决策树可能会通过询问“颜色是否为红色”、“形状是否为圆形”等问题来进行分类。2. K近邻算法（KNN）：K近邻算法是一种基于实例的学习，或者是局部逼近和将所有计算到此结束了？。
灵活与局限逻辑回归作为二分类的常用工具，解释性强，但局限于二分类任务。KNN算法直观易懂，但计算量大且对异常值敏感。决策树如ID3、C4.5等，虽然易于理解，但可能面临过拟合问题。在集成学习中，Bagging通过一致对待模型降低方差，而Boosting则通过挑选精英模型减小偏差，两者在样本选择和权重分配上有所到此结束了？。
分类大量数据的算法 -
1. **K-近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）*：这是非常基础且易于实现的分类算法。它基于这样一个观察：如果一个样本在特征空间中的k个近邻样本中，有超过一半属于某一类别，那么该样本也属于这个类别。KNN算法通过投票机制来确定类别，即多数投票。K值的选择通常需要在实验中确定。2. **决策树等我继续说。
8. kNN: k-nearest neighbor classification K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。9. Naive Bayes 在众多的说完了。
如何判别测量数据中是否有异常值? -
优缺点：（1）给出了对象是离群点的定量度量，并且即使数据具有不同的区域也能够很好的处理；（2）与基于距离的方法一样，这些方法必然具有O(m2)的时间复杂度。对于低维数据使用特定的数据结构可以达到O(mlogm)；（3）参数选择是困难的。虽然LOF算法通过观察不同的k值，然后取得最大离群点得分来处理有帮助请点赞。
1、文档齐全：官方文档齐全，更新及时。2、接口易用：针对所有算法提供了一致的接口调用规则，不管是KNN、K-Means还是PCA.3、算法全面：涵盖主流机器学习任务的算法，包括回归算法、分类算法、聚类分析、数据降维处理等。缺点：缺点是scikit-learn不支持分布式计算，不适合用来处理超大型数据。Pandas是一个强大后面会介绍。