一、機器學習實戰之K-近鄰算法

以下代碼來自《機器學習實戰》，對約會數據，手寫數字數據，用KNN進行分類，我在每行代碼後添加了詳細的註釋，以便理解 算法概述：給定一個訓練數據集，對新的輸入實例，在訓練數據集中找到與該實例最鄰近的k個實例，這k個實例的多數屬於某個類，就把該輸入實例分爲這個類 優點：精度高、對異常值不敏感、無數據輸入假定 缺點：計算複雜度高、空間複雜度高 適用數據範圍：數值型和標稱型 from numpy impo

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