机器学习第一周打卡：knn算法学习

用途：用来做分类或者做逻辑回归用
模型是由三个核心元素构成：
1、距离度量
2、K值
3、分类决策规则

整体算法流程：
1、计算测试集到训练集的各个数据点的距离，这里就可以用很多距离进行考核
2、对距离进行排序
3、选择K值，这个K值，是指距离测试集最近的训练集要选多少个
4、看选择K值后的几个训练值频次是怎么样的，然后把测试集的结果=频次最高的那个结果就完事儿了

其实挺简单，可以理解为：找距离我最近的几个样本，他们中大部分的样子就是我的样子

回答上面问题哈：
1、优点：简单已理解，可以给业务迅速讲清楚
缺点：如果测试集数据在训练集范围外部，就不好进行预测
2、
可能存在距离相等，但是位置对称的情况，这样就选错范围了
3、如何选取K值
多测几遍，看预测值与真实值的误差，最终选取最小误差情况下的k值
4、时间复杂度o(n)，高维数据进行降维。