K近邻算法你掌握了吗？来测试一下就知道了!

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摘要:简介如果你要问我两个机器学习中最直观明了且通俗易懂的算法——那必然就是K近邻算法和基于树的算法了。这两个算法都易于理解，也很容易解释，并且能够很好地去向人们展示。最近，我们就针对这两种算法，整理了一些测试题。如果你是机器学习的新手，也要在理解这两种算法的基础上进行测试。它们虽然简单，但是却十分强大且被广泛运用在工业领域。这些技能测试能够帮助你测试你在K近邻算法方面的技术能力。因为它们是为测试你在K近邻算法上的基础知识与应用能力而量身定制的。有超过650人注册参加考试。如果你错过了这个测试也没关系，下面就是测试的问题与答案。技能测试试题与答案解析1）【TrueorFalse】KNN算法在测试时花费更多计算，而不是训练时。A）TRUEB）FALSE答案：A解析：算法的训练阶段仅包括存储训练样本的特征向量和类标签。在测试阶段，通过在最接近该查询点的k个训练样本中分配最频繁的标签来对测试点进行分类——因此这方面计算更多。2）下图中，若使用K近邻算法，最佳K值应在哪里取得？A）3B）10C）20D）50答案：B解析：当K为10时，验证的错误率最低，所以K值应取10.3）下图哪种度量距离不能用于KNN算法？A）ManhattanB）MinkowskiC）TanimotoD）JaccardE）MahalanobisF）所有都可以答案：F解析：所有的度量距离都可以用于KNN。4）关于KNN哪种观点是对的？A）它可以用于分类B）它可以用于回归C）它可以用于分类和回归答案：C解析：我们也可以使用KNN来解决回归问题。在这种情况下，预测可以基于k个最相似实例的均值或中值。5

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