監督學習(二)——K近鄰(K-NN)
k-NN 算法可以說是最簡單的機器學習算法。構建模型只需要保存訓練數據集即可。想要對新數據點做出預測，算法會在訓練數據集中找到最近的數據點，也就是它的「最近鄰」。 1、k近鄰分類 k近鄰算法最簡單的方式就是隻有一個最近鄰，也就是距離預測數據點最近的訓練數據點。如果選擇任意的k個近鄰時，就會使用「投票法」來指定分類標籤。簡單點理解，就是在測試數據點周圍找尋k個最近鄰，然後在這k個最近鄰中將出現最多次
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