k近邻算法经典案例 k近邻算法的k值必须是什么数？

k近邻算法的k值必须是什么数？

k-近邻算法的k值通常取相对较小的值。例如，交叉验证法用于选择最佳k值。

统计建模和机器学习建模，有什么区别？

统计建模和机器学习建模可用于数据分析和数据挖掘。不同的是，统计建模是基于传统的统计方法，如回归分析、聚类分析、主成分分析等，侧重于对已知现象或数据的描述。虽然机器学习建模也是基于统计的，但它侧重于对未知现象或数据的预测，对数据的大小有一定的要求。

统计建模是指基于统计知识的建模。常用的统计知识包括参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、时间序列、聚类分析、主成分分析和因子分析，如下图所示。

机器学习建模是指利用机器学习算法进行建模。常用的机器学习算法有：k近邻算法、决策树、逻辑回归、SVM、随机林、聚类分析、关联分析等，实现这些算法的语言有Python和r，具体如下图所示。！不管是统计建模还是机器学习建模，我们都需要有一个好的数学基础，主要是微积分、线性代数和概率论。

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计算机编程语言需要哪种算法？

Apriori算法：https://www.toutiao.com/i6602129057633010184/

AdaBoost算法：https://www.toutiao.com/i6602034223387771400/

C4.5算法：https://www.toutiao.com/i6602461790884332045/

Cart算法：https://www.toutiao.com/i6602016174802731533/

K-均值算法：https://www.toutiao.com/i6602460997519147524/

SVM算法：https://www.toutiao.com/I66024600036063035911/

PageRank算法：https://www.toutiao.com/i6602036596369785347/

K-最近邻算法/KNN：https://www.toutiao.com/i6602033239240475140/

朴素贝叶斯算法：https://www.toutiao.com/i6602032352438780419/

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