KNN演算法優缺點總結，以及機器學習流程的總結
KNN演算法作為一個最簡單，也是一個很實用的機器學習的演算法，日常的使用中也能處理很多問題，這裡做一下總結記錄
優點
1、KNN可以處理分類問題，同時天然可以處理多分類問題，比如鳶尾花的分類
2、簡單，易懂，同時也很強大，對於手寫數字的識別，鳶尾花這一類問題來說，準確率很高
3、KNN還可以處理迴歸問題，也就是預測
缺點
1、效率低，因為每一次分類或者回歸，都要把訓練資料和測試資料都算一遍，如果資料量很大的話，需要的算力會很驚人，但是在機器學習中，大資料處理又是很常見的一件事
2、對訓練資料依賴度特別大，雖然所有機器學習的演算法對資料的依賴度很高，但是KNN尤其嚴重，因為如果我們的訓練資料集中，有一兩個資料是錯誤的，剛剛好又在我們需要分類的數值的旁邊，這樣就會直接導致預測的資料的不準確，對訓練資料的容錯性太差
3、維數災難，KNN對於多維度的資料處理也不是很好，如下圖
因為距離會越來越大，那麼就會越來越“不像”，而對於KNN這種高度依賴距離的演算法來說，這個也會影響準確率的
機器學習具體實踐的整個流程
形象一點的流程圖
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