白话机器学习算法理论+实战之K近邻算法_k近邻算法实战

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，理解算法背后的idea和使用，要比看懂它的数学推导更加重要。idea会让你有一个直观的感受，从而明白算法的合理性，数学推导只是将这种合理性用更加严谨的语言表达出来而已，打个比方，一个梨很甜，用数学的语言可以表述为糖分含量90%，但只有亲自咬一口，你才能真正感觉到这个梨有多甜，也才能真正理解数学上的90%的糖分究竟是怎么样的。如果算法是个梨，本文的首要目的就是先带领大家咬一口。另外还有下面几个目的：

• 检验自己对算法的理解程度，