Python 之什么是类，什么是对象?
类即类别、种类，是面向对象设计最重要的概念，从一小节我们得知对象是特征与技能的结合体，而类则是一系列对象相似的特征与技能的结合体。那么问题来了，先有的一个个具体存在的对象(比如一个具体存在的人)，还是
Python K-近邻算法概述
简单来说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。K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)，是一种常用于分类的算法，是有成熟理论支撑的、较为简单的经典机器学习算法之一。该方法
Python k-近邻算法的优缺点
优点pythonk-近邻算法简单，易于理解，易于实现，无需参数估计，无需训练，即可以用来做分类也可以用来做回归和朴素贝叶斯算法比，对数据没有假设，准确度高，对异常值不敏感(个别噪音数据对结果的影响不是
Python k-近邻算法的实现原理
1.KNN算法流程步骤(1)收集数据：可以使用任何方法。包括爬虫，或者第三方提供的免费或收费数据(2)准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的数据格式(计算测试数据与各个训练数据之间的距离)(3
Python k-近邻算法常见问题
1，K值设定为多大?K太小，分类结果易受噪声点影响;K太大，近邻中又可能包含太多的其他类别的点。(对距离加权，可以降低K值设定的影响)K值通常是采用交叉检验来确定经验规则：K一般低于训练样本数的平方根
