昨天寫的筆記全沒了，重新簡單的寫下。
預備知識：
將一張800*600畫素的舉例，其組成為 800*600*3的三維陣列，rgb三色通道，每個元素都屬於[ 0, 255]
def train():
return model
def predict():
return label
方法：1. knn 計算兩張 三維陣列之間的一階距離 曼哈頓距離/二階距離 歐式距離。 具體見ppt
2. k-fold： 對一組k-fold 比如 7-fold使用同一組超引數，將其表現取平均值； 如果想知道 knn中 k=1-100的表現，那麼重複100次7-fold 並繪製折線圖，就可以得到k的取值影響。
其中 x是 image-input，將32*32*3的矩陣拉伸到 3072*1
w是 weight matrix
右邊的 3*1 的 1.1，3.2， -1.2是常數項
注意：1. 當我們收集大量資料集的時候，可能把最先收集到的資料作為 trainning data，接著是 validation data 最後是 test data,這樣本身可能有某些規律
2. 所以需要收集完後隨機打亂再分
3. knn accuracy 一般很低 30%左右 所以一般不使用它。
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