KNN和MLP的区别

时间: 2024-06-20 08:00:41 浏览: 138
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Scikit-learn多种分类方法，逻辑回归LR、多层感知机MLP、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN)附英文实验报告

K-Nearest Neighbors (KNN) 和 Multi-Layer Perceptron (MLP, 也称为神经网络中的前馈神经网络) 是两种常见的机器学习模型，它们在解决分类和回归问题时有着不同的工作原理。 1. KNN: KNN 是一种基于实例的学习方法，它属于非参数模型。在预测时，对于新的未知样本，KNN会找到训练集中与其特征最相似的k个样本（最近邻），然后根据这k个邻居的类别标签进行投票或取平均值，将预测结果赋予新样本。KNN简单直观，不需要训练过程，但对数据量大的情况效率较低。 2. MLP: MLP 是一种深度学习模型，特别是多层感知器，它包含多个隐藏层，每个层由多个节点组成，这些节点通过权重连接。MLP是通过前向传播算法进行预测，输入数据通过一系列的线性和非线性变换（如激活函数），最后输出预测结果。它能够学习复杂的函数关系，适应更广泛的数据模式，但训练过程中可能涉及更多的超参数调整和计算资源消耗。
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