对于KNN模型，K值与其容量/复杂度是否成反比？如何根据损失与容量图来判断一条曲线是训练曲线还是验证曲线？谢谢！我是一个机器学习的新手。

回答：

KNN中的K是一个超参数，它决定了在对一个样本进行预测时，需要考虑多少个（K个）“最近邻”的投票。你所说的模型容量是什么意思？此外，K值越大，模型就越复杂。