总结监督学习算法KNN.
K-最近的邻居 (K-Nearest Neighbors,简称KNN) 是一种用于分类和回归任务的监督学习算法.它基于赋予一个新数据点与其训练数据集中最接近的邻居相同的标签的原则.检查的邻居数量,k,是用户指定的参数,定义了投票过程中包括多少邻居.在分类问题中,算法选择了在k-最近的邻居中最常见的类别.在回归问题中,算法使用k-最近的邻居的平均值作为新数据点的输出值.KNN是非参数的,这意味着它不需要任何关于底层学习数据的假设.它也被称为惰,因为它不会做任何预测,而是使用整个数据集在训练中运行.