应用场景

分类问题：例如文本分类、图像识别、手写数字识别、医学诊断等。回归问题：例如房价预测、股票价格预测等。异常检测：由于KNN可以识别与大多数邻居不同的点，它常用于识别异常值或离群点。推荐系统：在推荐系统中，KNN可以用来找到与用户兴趣最相似的其他用户或物品，并基于这些相似性进行推荐。图像分割：在图像处理中，KNN可以用来识别图像中的区域，并进行图像分割。聚类分析：KNN也可以用于聚类任务，尤其是当数据集中的簇不是明显的球形或高斯分布时。

人工智能（AI）已经渗透到各行各业，并以各种形式改变着我们的生活。以下是一些人工智能的主要应用场景：1.医疗保健:医学影像分析:AI可以用于分析医学图像，例如X射线、CT扫描和MRI，以辅助诊断疾病。药物研发:AI可以用于加速药物研发过程，例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。个性化医疗:AI可以用于分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。机器人辅助手术:AI可以用于控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。2.金融服务:风控和反欺诈:AI可以用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。信用评估:AI可以用于评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出更好的贷款决策。投资分析:AI可以用于分析市场数据，帮助投资者做出更明智的投资决策。客户服务:AI可以用于提供24/7的客户服务，并回答客户的常见问题。3.零售和电子商务:产品推荐:AI可以用于分析客户数据，向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。搜索和个性化:AI可以用于改善搜索结果并为每个客户提供个性化的购物体验。动态定价:AI可以用于根据市场需求动态调整产品价格。聊天机器人:AI可以用于提供聊天机器人服务，回答客户的问题并解决他们的问题。4.制造业:预测性维护:AI可以用于预测机器故障，帮助工厂避免停机。质量控制:AI可以用于检测产品缺陷，提高产品质量。供应链管理:AI可以用于优化供应链，提高效率和降低成本。机器人自动化:AI可以用于控制工业机器人，提高生产效率。5.交通运输:

比如在程序化广告领域，通过弱分类器叠加的形式，就可以辅助在比如ocpx领域单一KPI的场景下进行“展示”或者“不展示”的逻辑门判断。另外就是比如我需要用已有数据集证明一些观点，比如：40岁以上，收入>50k的人群更倾向于购买我们的商品，那么从样本里就有80%的样本支持我们的观点。反之这个观点不成立。解决回归问题：假设我们并不是在预测标签，而是预测一个连续值，也可以用adaboosting来解决，通常叫做Adaptive boosting for Regression（adaboost R2）。这里只要把标签替换成连续值，用真实结果和预测结果计算方差就可以，通过权重迭代和组合得到最终的回归预测。