O k-NN é muito simples e requer o ajuste de apenas um hiperparâmetro (o valor de k ), enquanto o treinamento da rede neural envolve muitos hiperparâmetros controlando o tamanho e a estrutura da rede e o procedimento de otimização.
Há mais garantias teóricas para o k-NN do que para as redes neurais, embora, como sabemos, exista uma grande lacuna entre o desempenho teórico e empírico das redes neurais.
KNN como algoritmo para classificação é um dos mais simples e didáticos para ser interpretado e compreendido. Baseia-se em agrupar os dados pela similaridade, partindo de grupos menores e aglomerando-os em maiores.
O perceptron é a unidade básica de classificadores baseados em redes neurais artificiais.
Qual o melhor? Como tudo na vida depende. Redes neurais devem ser treinadas com conjuntos de dados. O tamanho da amostra é fundamental. Em amostras pequenas, por exemplo, a rede neural não irá abstrair o conhecimento.
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