支持向量机 (SVM) vs K-NN 测试效率
Support Vector Machine (SVM) vs K-NN testing efficiency
如果计算支持向量机 (SVM) 模型，当 运行 模型针对测试集时，运行 KNN 是否更有效？
我不确定你是指计算时间还是 s.th。喜欢 "efficiency".
的准确性
如果你想知道你的分类器有多好，我会说这取决于你的数据。如果有一个分类器 "best for everything"，它不会是唯一使用的分类器吗？
如果您想了解计算速度，那是的。 K-NN 将您的测试数据点与所有训练数据点进行比较以对其进行分类。 SVM 只需要它的支持向量，所以这里的测试应该快得多。
编辑：
就像 MSalters 提到的那样，有一些方法可以提高 K-NN 的计算速度，所以上面的说法对于非常好的优化算法可能不正确，但对于基本概念来说是正确的。
如果计算支持向量机 (SVM) 模型，当 运行 模型针对测试集时，运行 KNN 是否更有效？
我不确定你是指计算时间还是 s.th。喜欢 "efficiency".
的准确性如果你想知道你的分类器有多好，我会说这取决于你的数据。如果有一个分类器 "best for everything"，它不会是唯一使用的分类器吗？
如果您想了解计算速度，那是的。 K-NN 将您的测试数据点与所有训练数据点进行比较以对其进行分类。 SVM 只需要它的支持向量，所以这里的测试应该快得多。
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就像 MSalters 提到的那样，有一些方法可以提高 K-NN 的计算速度，所以上面的说法对于非常好的优化算法可能不正确，但对于基本概念来说是正确的。