k近邻算法

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[机器学习]KNN——K邻近算法实现y测试值: [2 1 2 2 0 0 2 0 1 1 2 0 1 1 1 2 2 0 1 2 1 0 0 0 1 2 0 2 0 0 2 1 0 2 1 0 2 1 2 2 1 1 1 0 0] y预测值: [2 1 2 2 0 0 2 0 1 1 1 0 1 1 1 2 2 0 1 2 1 0 0 0 1 2 0 2 0 0 2 1 0 2 1 0 2 1 2 1 1 2 1 0 0] 预测准确率: 0.9333333333333333 k 距离函数预测准确率 0 1 曼哈顿距离 0.933333 1

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[Python] scikit-learn - K近邻算法介绍和使用案例K近邻算法(K-Nearest Neighbors,简称KNN)是一种基于实例的学习方法，主要用于分类和回归任务。它的基本思想是：给定一个训练数据集，对于一个新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数类别就是该输入实例的类别。

KNN算法及其优缺点K-最近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种基本的分类和回归算法。它的工作原理是通过在训练样本中找到距离待分类样本最近的K个样本，并根据这K个样本的标签来确定待分类样本的标签。KNN算法具有以下优点和缺点。

分类算法系列③：模型选择与调优 (Facebook签到位置预测)目录模型选择与调优1、介绍模型选择（Model Selection）：调优（Hyperparameter Tuning）：

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