k近邻算法和神经网络都是用于分类和预测问题的算法，但它们的工作方式有所不同。k近邻算法是一种基于实例的学习算法，它基于输入样本的最近的k个邻居来进行分类或回归，使用距离度量进行相似性匹配。而神经网络是一种基于模型的学习算法，它通过多个神经单元的连接和权重调整来完成分类或预测，使用反向传播算法来学习模型。在数据量比较小、样本具有明显边界的情况下，k近邻算法比较有效；而在数据量较大、需要对模式进行提取的情况下，神经网络相对较为有效。
k近邻算法和神经网络有什么区别？
我正在寻找关于k近邻算法和神经网络的区别的答案。作为一个学习者，我知道这两种算法都是用来解决预测和分类问题的。然而，我不确定这两种算法的确切区别。我想知道k近邻算法和神经网络是如何工作的，以及它们在哪些情况下是最有效的。如果有哪位专家能够为我提供这些信息，我将不胜感激。谢谢！
提问时间：2023-07-02 02:43:18
编辑时间：2023-07-02 02:43:20
提问者：
Blue_Sapphire
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7回答时间：2023-07-02 02:43:24
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