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  • 第二章K-近邻算法

      k-近邻算法(kNN),它的工作原理是:存在一个样本数据集合,也称做训练样本集,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最相似数据(最近邻)的分类标签。一般来说,我们只选择样本集中前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最多的分类,作为新数据的分类

      

    tile 是重复 上面是test_X在行重复2行,列一次
    https://www.cnblogs.com/zibu1234/p/4210521.html
    python自带的sum函数(或者Numpy中的sum函数),
    无参时,所有全加;
    axis=0,按列相加;
    axis=1,按行相加;
    https://blog.csdn.net/qq_40130759/article/details/79524733
    argsort() 排序 得位置
    https://www.jianshu.com/p/a33593a83233
    sort
    https://www.jianshu.com/p/0d47cf8577b5

    min(0)返回该矩阵中每一列的最小值

    min(1)返回该矩阵中每一行的最小值

    max(0)返回该矩阵中每一列的最大值

    max(1)返回该矩阵中每一行的最大值

    https://blog.csdn.net/mxhsyyd/article/details/80312045




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    java获取当前路径。
    JSP 动态验证码。
    dojo.mixin
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