ML

KNN是一种分类算法，通过输入数据点与训练集中距离最近的k个数据点的类别来判断当前数据点的类别。该方法适用于各种距离度量（如欧几里得、曼哈顿和闵科夫斯基），并无需传统“训练”阶段学习模型参数。

输入x输出y=1的可能性最大，使用sigmoid作为激活函数的神经网络，并解释logistic回归如何通过交叉熵损失来最大化观测数据的概率。