机器学习学习日志--KNN

渣渣的学习日志（一）---KNN算法

根据斯坦福大学CS231n的课程，在学习CNN之前，要先对一些机器学习的算法进行系统的学习，最先接触到的就是KNN算法

    KNN（k-nearest neighbor)算法用我个人的理解就是，通过对测试集和数据集进行特征值上的距离计算，来确定距离测试集最近的K个数据，（K值不是定死的，andrej的意思是要通过一种交叉算法来确定最好的K），这K个数据的标签进行投票（也就是取相同标签数最大的那个），投票结果就是该测试集的标签。   

那么整个过程我们需要做的步骤有哪些呢?

首先得先计算距离，这个距离我理解的是对特征值求一种差，andrej给了一种就绝对值和的方法还有欧拉距离公式（可以自行百度），把这个过程放在对图片上，应该就是对每一个像素点求欧拉距离。

其次就是对距离排序，这个应该比较好理解。

之后是要求一个最好的K值出来，较为简单的就是，把数据集均分，拿一份来作为测试集，找出最好的K；还可以费事一点，把每一份都当作一次测试集，循环进行，找出较好的K。

之前看了一篇文章讲的蛮清楚： 点击打开链接

里面的代码也很清楚，希望有兴趣的同学可以一起讨论。

小泰留 6.5