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「涨薪秘籍」
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01 | 行业视角:产品经理眼中的人工智能
02 | 个人视角:成为AI产品经理,要先搞定这两个问题
03 | 技术视角:AI产品经理需要懂的技术全景图
04 | 过来人讲:成为AI产品经理的两条路径
05 | 通过一个 AI 产品的落地,掌握产品经理工作全流程
06|AI模型的构建过程是怎样的?
08 | 算法全景图:AI产品经理必须要懂的算法有哪些?
09 | K近邻算法:机器学习入门必学算法
10 | 线性回归:教你预测,投放多少广告带来的收益最大
11 | 逻辑回归:如何预测用户是否会购买商品?
12 | 朴素贝叶斯:让AI告诉你,航班延误险该不该买?
13 | 决策树与随机森林:如何预测用户会不会违约?
14 | 支持向量机:怎么预测股票市场的涨与跌?
15 | K-means 聚类算法:如何挖掘高价值用户?
16 | 深度学习:当今最火的机器学习技术,你一定要知道
17 | 模型评估:从一个失控的项目看优秀的产品经理如何评估AI模型?
18 | 核心技能:产品经理评估模型需要关注哪些指标?
19 | 模型性能评估(一):从信用评分产品看什么是混淆矩阵?
20 | 模型性能评估(二):从信用评分产品看什么是KS、AUC?
21 | 模型性能评估(三):从股价预测产品看回归算法常用的评估指标
22 | 模型稳定性评估:如何用PSI来评估信用评分产品的稳定性?
23 | 模型监控:产品经理如何建设算法模型监控指标体系?
24 | 推荐类产品(一):推荐系统产品经理的工作职责与必备技能
25 | 推荐类产品(二):从0打造电商个性化推荐系统产品
26 | 预测类产品(一):用户复购意向预测的底层逻辑是什么?
27 | 预测类产品(二):从0打造一款预测用户复购意向的产品
28 | 预测类产品(三):从0打造一款“大白信用评分产品”
29 | 自然语言处理产品:从0打造一款智能客服产品
30 | AI产品经理,你该如何提升自己的价值?
31 | AI产品经理面试,这些问题你必须会答!
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利用AI帮助产品经理提升实战课
小册名称:利用AI帮助产品经理提升实战课
### 第九章 K近邻算法:机器学习入门必学算法 #### 引言 在探索人工智能(AI)与产品经理实战融合的征途中,掌握基础而强大的机器学习算法是不可或缺的一步。K近邻(K-Nearest Neighbors,简称KNN)算法,作为机器学习领域中最直观、最易理解的算法之一,不仅是初学者踏入机器学习大门的理想起点,也是产品经理在解决实际问题时能够迅速上手并见效的工具。本章将深入剖析K近邻算法的基本原理、实现步骤、应用场景及优化策略,帮助读者构建坚实的机器学习基础。 #### 9.1 K近邻算法概述 **定义与原理** K近邻算法是一种基于实例的学习,或者说是“懒惰学习”方法,它不需要显式地训练过程来构建模型,而是直接将整个训练集作为“记忆”存储起来,在预测新样本时,通过测量新样本与训练集中各样本之间的距离,找出距离最近的K个邻居,并根据这些邻居的类别信息通过多数投票(分类问题)或平均(回归问题)来决定新样本的类别或预测值。 **核心要素** - **K值选择**:K的大小直接影响预测结果,K值过小可能导致过拟合,K值过大则可能引入噪声,导致欠拟合。 - **距离度量**:常用的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等,选择合适的距离度量对算法性能至关重要。 - **投票规则**(针对分类问题):在找到K个最近邻后,通常采用多数投票法决定新样本的类别。 #### 9.2 K近邻算法的实现步骤 1. **收集数据**:准备用于训练和测试的数据集,确保数据的完整性和代表性。 2. **预处理数据**:包括数据清洗(处理缺失值、异常值)、数据标准化或归一化等,以确保不同特征间的可比性。 3. **选择距离度量**:根据数据特性和问题需求选择合适的距离度量方法。 4. **确定K值**:通过交叉验证等方法确定最优的K值。 5. **搜索K个近邻**:对于每一个待预测样本,计算其与训练集中所有样本的距离,并找出距离最近的K个样本。 6. **做出预测**:根据K个近邻的类别或值,按照多数投票或平均原则进行预测。 7. **评估模型**:使用测试集评估模型性能,如准确率、召回率等指标。 #### 9.3 应用场景 K近邻算法因其简单直观、易于实现的特点,在众多领域都有广泛的应用: - **文本分类**:在新闻分类、情感分析等领域,KNN可以通过计算文本向量之间的距离来判断文本的类别。 - **图像识别**:尽管在图像识别领域深度学习更为常见,但KNN仍可用于简单图像分类或作为特征提取后的分类器。 - **推荐系统**:在基于内容的推荐系统中,KNN可以根据用户的历史行为找到相似用户,从而推荐相似的物品。 - **欺诈检测**:通过分析交易记录,KNN可以帮助识别异常交易模式,预防欺诈行为。 - **医疗诊断**:在医疗领域,KNN可以根据患者的症状、病史等信息,快速匹配相似病例,辅助医生做出诊断。 #### 9.4 优化策略 尽管K近邻算法简单有效,但其性能往往受到计算效率和数据规模的影响。以下是一些优化策略: - **KD树和球树**:构建KD树(K-dimension tree)或球树(Ball Tree)等数据结构,可以加速K近邻的搜索过程,特别是在处理大规模数据集时效果显著。 - **特征选择**:减少特征维度可以减少计算量,同时可能提高模型性能。通过特征选择技术(如PCA、LDA等)可以筛选出对分类或预测最有用的特征。 - **权重调整**:在投票或平均时,可以根据邻居与待预测样本的距离赋予不同的权重,距离越近的邻居权重越大,这有助于提高预测的准确性。 - **并行处理**:利用多核处理器或分布式计算平台,将K近邻搜索过程并行化,可以显著加快算法运行速度。 #### 9.5 实践案例:使用K近邻算法进行鸢尾花数据集分类 以著名的鸢尾花(Iris)数据集为例,展示如何使用Python的scikit-learn库实现K近邻算法进行分类。 ```python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 数据标准化 scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) # 初始化KNN分类器,设置K值 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 训练模型 knn.fit(X_train_scaled, y_train) # 进行预测 y_pred = knn.predict(X_test_scaled) # 评估模型 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}") ``` 通过调整K值、应用不同的数据预处理技术和特征选择方法,可以进一步优化模型的性能。 #### 结语 K近邻算法作为机器学习领域的一颗璀璨明珠,以其简单直观、易于理解的特点,成为产品经理学习机器学习的理想起点。通过本章的学习,读者不仅掌握了K近邻算法的基本原理和实现步骤,还了解了其在实际问题中的应用场景及优化策略。希望这些知识能够成为产品经理在利用AI提升产品竞争力的道路上的一块坚实基石。
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