[機器學習 02] 分類算法-sklearn

機器學習：分類 1. K近鄰 （KNN） 原理：距離預測點最近的前K個點中最多的類別作爲該預測點的類別。（距離：歐式距離） 算法簡單，但是計算耗時。在數據量多，特徵高階的情況下，性能低且效果不好。 2. KD-Tree 簡化KNN的計算。（KNN需要遍歷所有的點取得所有點的距離。） KD-Tree用二叉排序樹，點之間的距離只需要通過在二次查找樹上做查詢。縮小了時間複雜度。O(logn) 樹的構建和

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