机器学习常用算法简单介绍

一、分类 1.1 K-最近邻算法（K-NN）       存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中的每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所述分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般来说，选择样本数据集中的前k个相似的数据。最后选择k个最相似数据中出现次数最多的分类

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