- 应当选择哪一种距离度量方式？KNN K值如何确定？也即如何确定超参。
- problem-dependent，具体问题具体分析；
- try what hyperparameters work best on test set.
- 并非是一个好主意，测试集（模型还未见过的数据）最好的用途在于作为模型泛化能力的评价，应当十分节俭地使用；
0. 数据集的切分
可采用如下方式对数据集进行切分：
1. NN ⇒ Classification
注意区分，NN（Nearest Neighbor）和 KNN，前一个是最近邻，后一个是前 K 近邻；
- train(X, y)：无序训练，模型不需要参数
- predict(X)：逐一计算和训练集 X 每一个元素距离的大小，
取最近的元素的 label，作为自己的 label
分类的速度随着训练集规模的变化：Linearly；对于现实应用而言，test 的时间性能更为看重。CNN 的一大好处就在于，
- expensive training
- cheap test evaluation
