applying nearest neighbors data science intro 000 源码

应用最近的邻居 介绍 在上一课中,我们推导了最近的邻居公式。 最近邻居是一种功能强大的算法,因为它使我们能够使用他们的接近数据来预测有关人的其他属性。 例如,居住在特定社区中的人可能更可能是某个年龄或有类似的兴趣。 使用接近度,我们甚至可以确定他们购买产品的可能性是否与他们的邻居相近。 在本课程中,我们将看到最近邻居算法如何使我们能够对数据进行预测。 我们还将总体上看一下机器学习的工作流程,并了解我们在应用机器学习算法时遇到的一些常见难题。 学习目标 查看收集,探索,训练和预测的机器学习过程 使用最近邻居算法来预测有关用户的其他信息 看到机器学习算法的常见问题 再次浏览数据 再次,这里是Bob和我们的客户的所在地。 这次让我们在第四列中添加每年的购买数量。 | 姓名| 大道#| 块号| 否采购| | ------ | ------ || ------ | | 鲍勃| 4 | 8 | 5