機器學習入門（一）—— KNN鄰近算法
KNN鄰近算法 一、KNN簡介 KNN的基本思想簡單直觀：在處理某些問題時，我們認爲兩個實例在特徵空間中的距離反映了它們之間的相似程度，距離越近則越相似。那麼，對於一個輸入實例 x 的類別或目標值，可根據訓練集中與其距離最近的一些實例(最相似的實例)的類別或目標值進行推斷。 假設數據集 D 爲訓練集，KNN對輸入實例 x 進行預測的算法可描述爲： （1）根據某種距離度量方法（通常爲歐式距離），找到
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