基于python3.7 numpy scipy matplotlib sklearn的机器学习笔记5—监督学习之KNN、DT、NB算法简析

1、KNN ：通过计算待分类数据点，与 已有数据集中的所点距离。取距离最小的前 K个点，根据“少数服从 多数“的原则，将这个据点划分为出现次数最多的那个类别。 在sklearnsklearn 库中，可以使用 sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier 创建一个 K近邻分类器，主要参数有： • n_neighbors：用于指定分类器中 K的大小 (默认值为 5，注意

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