139****60112024-12-13 11:28:56
139****6011请问这个和svm以及knn的区别是啥
回答（1）
Alvis2024-12-16 09:46:38
Alvis同学你好。支持向量机是一种监督学习算法，主要用于数据分类问题。它在高维空间中寻找一个超平面来对训练样本进行划分，使得不同类别的样本尽可能位于超平面的两侧，同时最大化两侧最近点到超平面的距离。这些最近的点被称为支持向量，支持向量机对高维数据有效。
K近邻是一种局部逼近和将所有计算推迟到分类之后进行的惰性学习。一个样本的类别由其邻居的类别投票决定，其中邻居是指训练集中与该样本最相似的K个样本。相似度通常通过计算样本之间的欧氏距离或其他距离度量来确定。
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