Подходит ли алгоритм K-Nearest Neighbors (KNN) для работы с большими данными
Проблемы KNN на больших данных: 🔹 Высокая вычислительная сложность: поиск ближайших соседей требует сравнения нового объекта со всеми точками обучающего набора, что занимает O(N m) операций (N — количество образцов, m — число признаков). 🔹 Большое потребление памяти: модель хранит весь обучающий набор, что создает проблемы со storage и обработкой.
Оптимизации для ускорения KNN: 🔹 Приближенный поиск (ANN) — использование KD-деревьев, Ball Tree или других структур данных для ускорения поиска. 🔹 Снижение размерности — применение PCA или автоэнкодеров для уменьшения числа признаков. 🔹 Гибридные методы — предварительная кластеризация перед применением KNN или сочетание с деревьями решений.
Альтернатива: 🔹В продакшене чаще выбирают Random Forest, XGBoost или нейросети, которые после обучения работают быстрее.
Подходит ли алгоритм K-Nearest Neighbors (KNN) для работы с большими данными
Проблемы KNN на больших данных: 🔹 Высокая вычислительная сложность: поиск ближайших соседей требует сравнения нового объекта со всеми точками обучающего набора, что занимает O(N m) операций (N — количество образцов, m — число признаков). 🔹 Большое потребление памяти: модель хранит весь обучающий набор, что создает проблемы со storage и обработкой.
Оптимизации для ускорения KNN: 🔹 Приближенный поиск (ANN) — использование KD-деревьев, Ball Tree или других структур данных для ускорения поиска. 🔹 Снижение размерности — применение PCA или автоэнкодеров для уменьшения числа признаков. 🔹 Гибридные методы — предварительная кластеризация перед применением KNN или сочетание с деревьями решений.
Альтернатива: 🔹В продакшене чаще выбирают Random Forest, XGBoost или нейросети, которые после обучения работают быстрее.
The global forecast for the Asian markets is murky following recent volatility, with crude oil prices providing support in what has been an otherwise tough month. The European markets were down and the U.S. bourses were mixed and flat and the Asian markets figure to split the difference.The TSE finished modestly lower on Friday following losses from the financial shares and property stocks.For the day, the index sank 15.09 points or 0.49 percent to finish at 3,061.35 after trading between 3,057.84 and 3,089.78. Volume was 1.39 billion shares worth 1.30 billion Singapore dollars. There were 285 decliners and 184 gainers.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us
