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KNN算法教学ppt全面 邻近算法，或者说K最邻近（KNN，K-NearestNeighbor）分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是K个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法 该方法的不足之处是计算量较大，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K个最邻近点。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑，事先去除对分类作用不大的样本。另外还有一种 Reverse KNN法，它能降低KNN算法的计算复杂度，提高分类的效率 [2] 。 KNN算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类，而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分

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《大规模语言模型在代码生成方面的综述》的文章对大规模语言模型在代码生成方面的应用进行了全面的回顾。在过去几年中，大规模语言模型在自然语言处理领域取得了显著的成果，但是在代码生成方面的研究相对较少。该综述从几个方面系统地梳理了当前大规模语言模型在代码生成方面的研究现状和挑战。 首先，文章介绍了大规模语言模型在代码自动补全、代码注释生成和代码摘要生成等方面的应用。其中，代码自动补全主要是根据用户的输入，通过模型预测下一个可能的代码片段；代码注释生成则是为代码添加注释，使代码更易于理解和维护；代码摘要生成则是生成概括代码功能的简短描述。 接着，文章探讨了目前使用的大规模语言模型的各种架构和技术。其中，Transformer模型是目前最流行的模型架构之一，其通过自注意力机制有效地建模了代码中的依赖关系。此外，还有基于循环神经网络的模型和基于图神经网络的模型等。 文章还讨论了大规模语言模型在代码生成中面临的挑战，如模型训练数据的获得困难、生成结果的可解释性和代码风格的保持等。同时，还提出了解决这些问题的一些建议，如增加训练数据的多样性、设计更高质量的评估指标和加强可解释性的约束等。 综合来看，该综述全面回顾了大规模语言模型在代码生成方面的研究现状和挑战，并提出了一些建议和解决方法。这对于进一步探索和发展大规模语言模型在代码生成领域的应用具有重要的参考价值。

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