k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)

原理：

存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，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。输入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。一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出处，通常k是不大于20的整数。 最后，选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。 

优缺点：

优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。

缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。

适用范围：数值型和标称型。

sklearn简介

sklearn（Scikit learn），是机器学习领域当中最知名的python模块之一。

使用sklearn可以很方便的实现一个机器学习算法。 有效减少我们特定任务的实现周期。达到只需要调用几行API即可实现一个复杂算法的效果。

包含了很多机器学习的方式：

 Classification 分类

 Regression 回归

 Clustering 非监督分类

 Dimensionality reduction 数据降维

 Model Selection 模型选择

  Preprocessing 数据与处理

Python实践案例：sklearn手写数字识别

已知： 软件处理后的 “需要识别的数字 ”的TXT数据文件。

           特点： 具有相同的色彩和大小：宽高是32像素x32像素。

                         文件有统一命名格式：数字的值_该数字的样本序号   

                        按 0-9 十个数字分类的文件，每个数字200个样本          

求：   未知数字文件是 0-9 中哪一个数字

数字文件示例

代码：

结果：

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学习来源：《机器学习实战》　[美] Peter Harrington

                   Jack Cui 博文https://cuijiahua.com/