在看完机器学习实战第一章及敲完代码的总结
仅供参考，欢迎指正。 第一： k近邻算法的核心：训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输人没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的 特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。 第二： 示例：使用K近邻算法改进约会网站的配对效果 第一个 classify0 函数（该算法的核心）起到分类的作用；
