机器学习系列（3）——k近邻法（k-NN）0x01、k近邻法简介0x02、k近邻模型0x03、k近邻算法0x04、k近邻法在sklearn中的实现
本文介绍k近邻法（k-nearest neighbor, k-NN）0x01、k近邻法简介k近邻法是基本且简单的分类与回归方法。k近邻法的基本做法是：对给定的训练实例点和输入实例点，首先确定输入实例点的k个最近邻训练实例点，然后利用这k个训练实例点的类的多数来预测输入实例点的类。k近邻模型对应于基于训练数据集对特征空间的一个划分，k近邻法中，当训练集，距离度量，k值及分类决策规则确定后，其结果唯一确定。常用的距离度量是欧氏距离及更一般的 距离。k 值小时，k近邻模型更复杂，k值大时，k近..
