zfz*_*zfz 8 algorithm machine-learning decision-tree knn
在接受采访时,我遇到了雇主提出的问题.他问我为什么KNN分类器比决策树快得多,例如在字母识别或面部识别中？
那时我完全不知道.所以我想知道在哪些术语中我应该比较速度性能中的两种分类方法？谢谢.
考虑以下数据集:N个样本,每个样本都有k个属性.一般来说:
1.天真KNN:O(1)[训练时间] + O(NK)[查询时间] = O(NK)
2.天真决策树:O(N ^ 2*K*log(N))[训练时间] + O(log(N))[查询时间] = O(N ^ 2*K) - 对于查询时间,我们假设树是平衡的.
为了计算复杂性,我考虑了每个分类器的非常简单的实现.实施KNN和决策树的改进已经很少.