機器學習實戰K-近鄰算法
今天開始學習機器學習，第一章是K-近鄰算法，有不對的地方請指正 大概總結一下近鄰算法寫分類器步驟： 1. 計算測試數據與已知數據的特徵值的距離，離得越近越類似 2. 取距離最近的K個已知數據的所屬分類 3. 最後統計K個值的分類分別出現的機率，返回最多的一個屬性，即爲測試數據的所屬分類 4. 至於怎麼把文本轉換成numpy的類型，須要學習numpy模塊的相關知識，附上 numpy學習鏈接 http
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