svm是分类还是聚类 深度学习和普通的机器学习有什么区别？
深度学习和普通的机器学习有什么区别？
一张图片显示了这种关系。机器学习是人工智能的重要领域之一，而深度学习是机器学习的一个分支。深度学习之所以近年来流行起来，是因为它突破了传统机器学习无法解决的一些问题。
机器学习的意义在于代替人工完成重复性工作，识别出统一的规则（模式）。但是对于传统的机器学习来说，特征提取的难度不小（特征可以是像素、位置、方向等）。特征的准确性将在很大程度上决定大多数机器学习算法的性能。为了使特征准确，在特征工程部分需要大量的人力来调整和改进特征。完成这一系列工作的前提是，数据集中所包含的信息量是充分的，并且易于识别。如果不满足这一前提，传统的机器学习算法将在信息的杂乱中失去其性能。深度学习的应用正是基于这个问题。它的深层神经网络使它能够在杂波中学习，自动发现与任务相关的特征（可以看作是自发学习的特征工程），并提取高级特征，从而大大减少了特征工程部分任务所花费的时间。
另一个明显的区别是他们对数据集大小的偏好。传统的机器学习在处理规则完备的小规模数据时表现出良好的性能，而深度学习则表现不好。随着数据集规模的不断扩大，深度学习的效果会逐渐显现出来，并变得越来越好。对比如下图所示。
knn分类算法如何返回位置点？
KNN是一种聚类算法
分类和聚类的区别在于输出是否有标记
例如，如果输出是apple或banana，则为classification
如果输出为all apple，只有这堆苹果的属性不同才是聚类
分类：KNN（k-最近邻）训练阶段：记住所有点测试阶段：计算新添加的点a与原始数据中每个点之间的欧氏距离预测：找到最接近点a的k点，查看k点属于哪个类，然后将a点分类为哪个类。缺点：测试阶段时间太长，支持向量机（SVM）和KNN有很大的不同，但这两种损失函数的目的是增加对分类影响较大的数据点的权重，减少与分类关系较小的数据点的权重。支持向量机是稀疏的，因为它通过支持向量机。Logistic回归通过使用权重来降低异常值的权重。
k-means和knn算法的区别？
KNN通过测量不同特征值之间的距离进行分类。其思想是：如果特征空间中k个最相似的样本大部分属于某一类别，那么该样本也属于该类别。优点：①训练时间复杂度低于支持向量机等算法，仅为O（n）
②与朴素贝叶斯等算法相比，它对数据无假设，精度高，对异常值不敏感
③KNN主要依赖于周围有限的相邻样本，而不是孤立样本识别类域以确定类别的方法。因此，KNN方法比其他方法更适合于具有更多重叠或重叠类域的样本集。它存在以下缺点：（1）计算复杂度高；空间复杂度高；（2）样本不平衡时稀有类预测精度低；（3）样本不平衡时稀有类预测精度低解释性差，无法给出决策树等规则。
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