摘要：
2.1 k-近邻算法概述 k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 确定：计算复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围：数值型和标称型。 工作原理：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每 阅读全文
摘要：
机器学习能让我们自数据集中受到启发，换句话说，我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义，这才是机器学习的真实含义。它既不是只会徒然模仿的机器人，也不是具有人类感情的仿生人。 1.1 何为机器学习 机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息。 机器学习横跨计算机科学、工程技术和统计学等多个学科，需要多个 阅读全文
摘要：
1、使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果 示例：在约会网站上使用k-近邻算法 收集数据：提供文本文件 链接https://files.cnblogs.com/files/Lamfai/datingTestSet2.rar 阅读全文