Open Alex-McAvoy opened 10 months ago
https://alex-mcavoy.github.io/artificial-intelligence/machine-learning/supervised-learning/9b1193a0.html
【概述】在实现 K 近邻时，主要考虑的是如何对训练数据进行 K 近邻搜索，最简单的实现方式是线性扫描（Linear Scan），此时要计算输入样本与每一个训练样本的距离，这在维度大的特征空间以及大容量的训练数据集中非常耗时 为提高 K 近邻搜索的效率，可以使用特殊的数据结构来存储训练数据，通过以空间换时间来快速查询样本的近邻
https://alex-mcavoy.github.io/artificial-intelligence/machine-learning/supervised-learning/9b1193a0.html
【概述】在实现 K 近邻时，主要考虑的是如何对训练数据进行 K 近邻搜索，最简单的实现方式是线性扫描（Linear Scan），此时要计算输入样本与每一个训练样本的距离，这在维度大的特征空间以及大容量的训练数据集中非常耗时 为提高 K 近邻搜索的效率，可以使用特殊的数据结构来存储训练数据，通过以空间换时间来快速查询样本的近邻