KNN(k近邻算法)最最最全面总结
KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同。KNN做分类预测时，一般是选择多数表决法，即训练集里和预测的样本特征最近的K个样本，预测为里面有最多类别数的类别。而KNN做回归时，一般是选择平均法，即最近的K个样本的样本输出的平均值作为回归预测值。 一 KNN算法概述 KNN（K-Nearest Neighbor）工作原理：存在一个样本数据集合，也称为训练样本集，并且样本集中每个数据
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