Модели машинного обучения: что могут спросить на интервью
Привет, Хабр!Сегодня рассмотрим некоторые вопросы, которые могут попасться на собеседовании на ML позиции. Как KNN ведёт себя при увеличении размерности данных? Начнём с KNN (k ближайших соседей). В малых размерностях (скажем, 2–3) расстояния между точками вполне осмысленны. Но когда число признаков вырастает до 100+, всё меняется. В такой ситуации расстояния между точками начинают стремиться к равенству — словно все объекты сидят за круглым столом, и каждый от каждого отстоит примерно на одинаковом расстоянии. Это называется проклятием размерности
