算法——K-最近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)
●计算复杂度高:随着训练集规模增大,每次预测时都需要计算待分类点与所有训练点的距离,导致时间复杂度较高,尤其在高维空间中,所谓的“维度灾难”问题尤为突出。●存储需求大:KNN算法需要保存整个训练集,对于大规模数据集,存储成本可能过高。●对异常值敏感:异常值(离群点)可能对预测结果产生较大影响,...
钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法
训练时间复杂度为O(n);对数据没有假设,准确度高,对outlier不敏感;缺点计算量大;当数据量比较大或者数据的特征比较多时,预测过程的时间效率太低样本不平衡问题(即有些类别的样本数量很多,而其它样本的数量很少);需要大量的内存;六、决策树决策树是一种可以用于分类与回归的机器学习算法,但主要用于分类。
机器学习之K近邻算法基本原理
由于KNN算法需要计算待分类样本与训练集中每个样本之间的距离,当数据集规模较大时,计算复杂度会急剧增加,导致算法运行时间较长。因此,在处理大规模数据集时,KNN算法可能不是最佳选择。2、KNN算法对特征值敏感。算法的性能很大程度上取决于特征值的准确性和完整性。如果特征值存在噪声、缺失或异常值,可能会对KNN算法...
一文读懂K均值(K-Means)聚类算法
3.K-Means算法的时间复杂度众所周知,算法的复杂度分为时间复杂度和空间复杂度,时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量,常用大O符号表述;而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。如果一个算法的效果很好,但需要的时间复杂度和空间复杂度都很大,那将会在算法的效果和所需的计算成本之间进行权衡。K-M...
清华2020人工智能报告:五大维度揭秘机器学习技术
这种学习方法在小规模规模上取得了巨大成功,但当数据规模大时,其计算复杂度高、响应慢,无法用于实时性要求高的应用。与批量学习不同,在线学习假设训练数据持续到来,通常利用一个训练样本更新当前的模型,大大降低了学习算法的空间复杂度和时间复杂度,实时性强。在大数据时代,大数据高速增长的特点为机器学习带来了严峻的...
人工智能之K近邻算法(KNN)
3)算法本身简单有效,精度高,对异常值不敏感,易于实现,无需估计参数,分类器不需要使用训练集进行训练,训练时间复杂度为0(www.e993.com)2024年9月17日。4)KNN分类的计算复杂度和训练集中的文档数目成正比,即,如果训练集中文档总数为n,那么KNN的分类时间复杂度为O(n)。5)适合对稀有事件进行分类。
策略产品经理深入浅出了解机器学习算法原理(上篇)
KNN的分类边界是非线性的,K越小越容易过拟合,我们看到到K=1的时候,这个时候只会根据最近的单个点进行预测,如果最近的一个点是相反的噪点,这个时候就预测出错,这个时候无形之中增加了计算的复杂度,鲁棒稳健性比较差。但是如果K取得比较大(例如K=100)的时候,这个时候又会欠拟合,模型计算非常简单,并且分类的...
基于数据驱动的多模型故障诊断
在飞速发展的大数据时代背景下,电力采用数据也进入井喷式增长阶段,紧随而来的是庞大的计算数据量和建模复杂度。迫切需要一种可适用于冗余数据的计算方法,目前基于数据驱动的自适应故障识别预警的方法受到工程界与学术界的一直关注。其特征主要表现为对海量、异源、高维数据甚至非数值数据的采样数据(视频数据、图像数据等)...
最高奖+1,一等奖+3!
参赛项目中,对于相关矩阵组的低复杂度计算,首先利用Pearson线性相关系数分析了矩阵内部及矩阵间的相关性;再基于相关性对随机奇异值分解算法进行改进,包括全局共用高斯随机矩阵、可变模型精度的迭代QR分解算法、矩阵分组、组内共用Q矩阵等;最后结合基于Hermite矩阵求逆引理的矩阵递推求逆方法,实现了矩阵组低复杂度计算...
常用机器学习算法优缺点分析|贝叶斯|高维|聚类_网易订阅
理论成熟,简单易用,相比其他算法,KNN算是比较简洁明了的算法,工程上非常容易实现;模型训练时间快,训练时间复杂度为O(n),KNN算法是惰性的;对数据没有假设,准确度高,对异常值不敏感。KNN算法的缺点:对内存要求较高,因为该算法存储了所有训练数据;