機器學習算法KNN簡介及實現

算法簡介 KNN(K近鄰算法)是一種不需要學習任何參數同時也非常簡單的機器學習算法，既可以用來解決分類問題也可以用來解決迴歸問題。直觀解釋這個算法就是'近朱者赤，近墨者黑'，當輸入一個新樣本時，根據與其相近的樣本值來估計新輸入的樣本。如下圖所示新輸入的樣本會被分類爲W1。 影響算法的幾個因子 在瞭解算法大體的思路後，其實還有幾個問題需要繼續深究: 1、如何表達兩個樣本的距離(相似度)？  2、KN

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