K近邻算法（KNN）是监督学习领域中的经典算法，以其简单性和高效性在分类问题中广受青睐。本文将通过30个核心面试问题，从基础概念到高级应用，全面解析KNN算法，帮助数据科学家和机器学习工程师深入掌握这一重要工具。 1. 什么是KNN算法？ KNN是一种监督学习且非参数化的算法，可用于解决分类和回归问
K最近邻（KNN）算法是监督机器学习领域的基石，以其简单性和在分类挑战中的有效性而闻名。该算法的易于理解和实现，加上其强大的性能，使其成为任何进入数据科学和机器学习领域的人不可或缺的工具。 本教程旨在为有抱负的数据科学家和机器学习工程师提供对KNN算法的全面理解。通过精选的面试问题和答案，它从基础原
对抗人工智能欺骗之战：检测技术如何发展 在当今数字化时代，人工智能（AI）已经深入到我们生活的方方面面，从日常的语音助手到复杂的医疗诊断系统。然而，随着人工智能的广泛应用，一个新的威胁也悄然出现——人工智能欺骗。这种现象不仅影响到个人隐私和安全，也对整个社会的信任基础构成挑战。本文将探讨围绕人工智能
在上一篇文章中，我讨论了异常值的理论概念，并试图回答一个问题：“什么时候应该删除异常值，什么时候应该保留它们？”在本文中，我将重点介绍异常值检测及其不同的处理方法。对于数据科学家来说，在训练机器学习算法进行预测建模之前，找到异常值并将其从数据集中移除是特征工程的重要部分。分类或回归数据集中的异常值可
