摘要：
超参数 超参数：在算法运行之前需要决定的参数 模型参数：算法过程中学习到的参数 KNN算法作为最简单的机器学习算法，它没有模型参数，下面讨论它的超参数 加载数据集： 寻找最好的k： 考虑距离权重（weight）？ 欧拉距离,曼哈顿距离,明可夫斯基距离 图中绿色最短的为欧拉距离，红黄蓝为曼哈顿距离 将 阅读全文
摘要：
算法具体应用 加载手写数据集 手写数据集共有5620个样本，每个样本有64个特征，为手写数据集的像素点，其样本的结果为0 9的手写数字，其数据集描述如下： 样本结构： 数据可视化，查看某个样本的特征和结果： 查看此数据的结果： 封装之前的代码，实现手写数据集的预测 定义K近邻算法(KNN.py)： 阅读全文