机器学习实战：KNN算法

机器学习实战：KNN算法
本章内容来至于《统计学习与方法》李航，《机器学习》周志华，以及《机器学习实战》Peter HarringTon，相互学习，不足之处请大家多多指教

1.1 KNN算法的优缺点
1.2 KNN算法的工作机制
1.3 KNN算法的python实现
1.4 我对KNN算法的理解

1.1 KNN算法的优缺点
优点：KNN算法是

1.2 KNN算法的工作机制
KNN算法，给定测试样本，基于某种距离度量找到训练集中最靠近的K个训练样本，然后基于这K个邻居的信息来进行预测，通常在分类任务重可以使用“投票法”，即选择这K个样本中出现最多的类别标记作为预测结果，在回归任务中可以使用平均分，将k个样本的实值输出标记的平均值作为预测值，或者是积极与距离远近进行加权平均或者加权投票，距离越近的样本权重越大。—–周志华 《机器学习P225页》
距离度量
K近邻模型中，K近邻的特征空间一般是n维的实数向量空间Rn,通常使用的是欧式距离，但是也可以使用其他的距离，如更一般的LP 距离或者曼哈顿距离，欧氏距离可以认为是LP 距离P等于2的情况
LP 距离的定义
设特征空间X是n维实数向量空间Rn,xi,xj 属于空间X，xi=（）