《机器学习实战》学习笔记——k-近邻算法(kNN)知识点和Python实现

最近开始学习《利用Python数据分析》和《机器学习实战》，本篇主要对《机器学习实战》中的k-邻近算法的整理和Python程序实现。python k-近邻算法kNN(可用于分类也可用于回归)web 1.理论知识点 含义：采用测量不一样特征值之间的距离方法进行分类。 优势：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围：数值型和标称型。 工做原理：存在一个样

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