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头歌平台-机器学习-5.K近邻
EduCoder平台：机器学习—K近邻 第1关：KNN原理 第2关：K近邻再识 第3关：K近邻小试 编程要求： 请仔细阅读右侧代码，结合相关知识，在 Begin-End 区域内进行代码补充，计算并输出数字的类型以及数字各属于两类的概率。其中 X 为样本点，y 为其类别（二分类问题），参数 k 的值设置为 3。 代码如AI-机器学习-自学笔记（四）K邻算法（KNN）
K邻算法（k-Nearest Neighbor）是最常用也是最简单的机器学习算法之一。 关于该算法正式的表述是：如果一个样本在特征空间中的K个最相似（特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别的样本的特性。 通俗点说，就是近朱者赤近墨者黑，你周围的狐朋k近邻2-api初步使用
1 Scikit-learn工具介绍 目前稳定版本0.19.1 1.1 安装 pip3 install scikit-learn==0.19.1 查看是否安装成功 import sklearn 注：安装scikit-learn需要Numpy, Scipy等库 1.2 Scikit-learn包含的内容 分类、聚类、回归 特征工程 模型选择、调优 2 K-近邻算法API sklearn.neSklearn
Sklearn 导入KNeighborsClassifier类型属性数据集处理 导入 函数说明from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier导入KNN分类器from sklearn.datasets import load_breast_cancer导入Sklearn案例数据from sklearn.model_selection import train_test_split划分