白话机器学习算法理论+实战之K近邻算法

1. 写在前面 如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作,掌握常用的机器学习算法是非常有必要的,比如我之前写过的一篇十大机器学习算法的小总结,在这简单的先捋一捋, 常见的机器学习算法: 监督学习算法:逻辑回归,线性回归,决策树,朴素贝叶斯,K近邻,支持向量机,集成算法Adaboost等 无监督算法:聚类,降维,关联规则, PageRank等 为了详细的理解这些原理,曾经看过西瓜书,统计学习方法,机器学习实战等书,也听过一些机器学习的课程,但总感觉话语里比较深奥,读起来没有耐心,并且理论到处有,而实战最重要, 所以在这里想用最浅显易懂的语言写一个白话机器学习算法理论+实战系列。 个人认为,理解算法背