k近邻算法和卷积神经网络都是机器学习中常用的算法，但它们的适用场景不同。k近邻算法主要用于分类和回归问题，它通过计算数据点与其最近的k个数据点的距离来进行预测，可以处理非线性数据，但对于高维稀疏数据效果较差，计算量也较大。而卷积神经网络主要用于图像识别和语音识别等计算机视觉和自然语言处理问题，它通过卷积层和池化层来提取特征，并且可以自动学习特征，对于高维数据处理效果较好。同时，卷积神经网络也可以进行端到端学习，即将原始数据作为输入直接输出结果，可以避免手动进行的特征工程。不同算法的优缺点和适用范围需要根据具体问题进行评估和选择。
k近邻算法和卷积神经网络有什么区别？
我想请教关于机器学习的问题：k近邻算法和卷积神经网络有什么区别？具体而言，我不太理解在使用这两种算法时的差异以及如何取舍。希望能了解它们的异同点、优缺点和适用范围，以便更好地在特定情况下选择算法进行训练和预测。期待各位大佬的解答，谢谢！
提问时间：2023-05-29 16:07:55
编辑时间：2023-05-29 16:07:57
提问者：
Street_Soul
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2回答时间：2023-05-29 16:08:00
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