k近鄰算法(kNN)自實現與調用sciket-learn實現
kNN算法效果好，細想簡單，作爲初接觸機器學習算法的同學來說，是很好的一個切入點。 kNN算法的核心思想就是如果一個樣本在特徵空間中的k個最相鄰的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別，並具有這個類別上樣本的特性。 kNN主要用來解決監督學習中的分類問題。 下面通過一個例子，來看看kNN算法的具體過程 首先我們給出一個數據集，raw_data_X表示樣本特徵集合，raw_data_y
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