一、什麼是knn演算法
knn(k-nearestneighbor)，也就是k最近鄰演算法。顧名思義，所謂k最近鄰，就是k個最近的鄰居的意思。也就是在資料集中，認為每個樣本可以用離他最距離近的k個鄰居來代表。如下例子，從所有樣本集中找出距離最近的k個鄰居，再根據這個k個鄰居的所屬類別情況判斷測試物件所屬類別。
二、knn演算法執行流程
計算測試物件到訓練集中每個物件的距離
按照距離的遠近排序
選取與當前測試物件最近的k的訓練物件，作為該測試物件的鄰居
統計這k個鄰居的類別頻次
k個鄰居裡頻次最高的類別，即為測試物件的類別
三、knn演算法有什麼特點
1.簡單樸素、適合入門ai
2.可以做分類也可以做回歸
3.屬於有監督的機器學習演算法
4.knn演算法沒有模型，模型其實就是訓練資料集
四、**執行效果
1、實現演算法
2、封裝演算法
3、呼叫封裝演算法
4、調動sklearn介面
KNN演算法學習
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knn演算法學習
k近鄰近鄰演算法 多數表決規則等價於經驗風險最小化 損失函式最小化 一訓練資料為基礎，通過此類分類規則計算得到 一塊區域，有k個訓練資料，1,2,3個類別。1 2 3 當此區域判為1，損失函式等於2,3個數和 當此區域判為2，損失函式等於1,3個數和 當此區域判為3，損失函式為1,2個數和 選取損失...
機器學習之KNN演算法學習筆記
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