【机器学习(七)】分类和回归任务-K-近邻 (KNN)算法-Sentosa_DSML社区版什么是KNN? K-近邻 (KNN) 是一种监督算法。KNN 背后的基本思想是在训练空间中找到距离新数据点最近的 K 个数据点,然后根据 k 个最近数据点中多数类别对新数据点进行分类,类似于“物以类聚”的思想,将一个样本的类别归于它的邻近样本。K-近邻算法是一种惰性学习模型(lazy learning),也称为基于实例学习模型,这与勤奋学习模型(eager learning)不一样。 勤奋学习模型在训练模型的时候会很耗资源,它会根据训练数据生成一个模型,在预测阶段直接带入数据就可以生成预测的数据,