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O algoritmo de KNN é uma rede Neural?

Caso não... qual é melhor: KNN ou Perceptron? e por que?

4 resposta(s) - Contém resposta de Especialista

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RD Resoluções Verified user icon

Há mais de um mês

O k-NN não requer tempo de treinamento, enquanto o treinamento de redes neurais é bastante demorado. No entanto, o k-NN provavelmente levará muito mais tempo no momento da avaliação, especialmente se você tiver muitos pontos de dados e não recorrer à pesquisa aproximada.

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.

O k-NN não requer tempo de treinamento, enquanto o treinamento de redes neurais é bastante demorado. No entanto, o k-NN provavelmente levará muito mais tempo no momento da avaliação, especialmente se você tiver muitos pontos de dados e não recorrer à pesquisa aproximada.

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.

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Daniel M Rocha

Há mais de um mês

Não, é um método baseado em instância.

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Kalyf Abdalla

Há mais de um mês

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.

Essa pergunta já foi respondida por um dos nossos especialistas