Просто общий вопрос об использовании KNN и алгоритмов машинного обучения, но конкретный алгоритм c, который я использую, - это NearestNeighbors Scikit-Learn, так что бонусные баллы, если вы можете говорить об этом.
I ' мы читали, что большинство базовых c реализаций этих алгоритмов просто вычисляют расстояние до каждой точки в наборе данных и возвращают самые близкие.
Существуют ли различные стратегии / улучшения эффективности в популярной Python ML? библиотеки, которые делают их значительно более эффективными, чем просто вычисление этих расстояний самостоятельно?
Помимо простоты использования разработчиком, что отличает наиболее часто используемые библиотеки ML и что они делают, что я, возможно, не думаю делать, когда реализовать метод грубой силы самостоятельно?