网易云课堂中观看2017年视频记录
第一讲为介绍性课程，略过。
第二讲课程4
k近邻的训练过程很简单，但是预测过程很费时间，并不是一个好的实用性算法。
如今，我们的预测过程要在端设备（运算能力差）上完成，因此分类算法的预测过程要尽可能的减少运算量
神经网络的预测过程只需要直接使用训练好的参数，因此更适合部署到设备中去。
k近邻算法中，如果k=1，很容易由于噪声而过拟合。使用大于1的k可以使决策边界更平滑，得到更好的预测结果。
第二讲课程4-数据驱动方法
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转载自blog.csdn.net/qq_39638957/article/details/80100073
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