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一、通过案例认识k-近邻
二、使用sk-learn实现k-近邻案例
三、距离度量
- 曼哈顿距离
- 切比雪夫距离
- 闵可夫斯基距离
- 标准化欧氏距离
- 余弦距离
- 汉明距离
- 杰卡德距离
- 马氏距离
四、k值（邻居数）的选择
五、KD树（多维二叉树）
六、关于切分点和切分域

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以下内容是在学习过程中的一些笔记，难免会有错误和纰漏的地方。如果造成任何困扰，很抱歉。

最简单的机器学习算法之一，可以用于分类和回归，是一种监督学习算法。

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