在机器学习的世界里，非线性分类算法扮演着至关重要的角色。今天，让我们一起探索两种经典的非线性分类方法——决策树和K近邻算法（KNN）！🧐
首先登场的是决策树，它像一棵倒挂的树，通过一系列判断条件将数据分门别类。从根节点到叶节点的过程就像解决谜题，每个分支都代表一个选择，最终得出预测结果。它的优点是易于理解和解释，非常适合初学者入门！🌱
接着是K近邻算法，一种基于“近朱者赤”的思想设计的模型。简单来说，就是给定一个新的样本点，算法会找到与其最接近的K个邻居，并根据这些邻居的类别来决定新样本的归属。这种方法直观且灵活，但对大数据集可能稍显吃力。🎯
两者各有千秋，如何选择取决于具体应用场景。无论你选择哪一种，它们都是通往机器学习殿堂的重要桥梁！🚀✨