K-近邻算法理论_python3数据分析与机器学习-CSDN在线视频培训

python机器学习分类方法

K-近邻算法理论

课时介绍

K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

课程介绍

本课程专为Python初学者和爱好者打造，旨在使学员学会、掌握Python相关知识和技能，并能进行项目开发。当您认真、系统地学完这套课程之后，就可以骄傲地说“我是一位真正的Python程序员了”，那怕目前您还是初学者.

机器学习是一门多领域交叉的学科，是人工智能的核心，其应用遍及人工智能的各个领域，专门研究计算机是如何模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有知识结构，使之不断改善自身的性能。在机器学习过程中，需要使用大量数据，而数据分析是指用适当的方法对收集来的大量数据进行分析。提取有用信息和开成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

教程从项目开发经验入手，结合理论知识的讲解，便成为课程的立足点。也转化成了对我们讲师的要求。