Python3版k-邻近算法实战：基于《机器学习实战》更新

本资源是一份关于机器学习实战中的k-邻近算法的笔记，基于Python 3语言实现，与原书中基于Python 2的版本有所不同，适应了现代编程环境。k-邻近（k-Nearest Neighbors, k-NN）是一种简单的监督学习分类和回归方法，它根据测试样本在特征空间中的接近程度，将其分类或回归到最相似的训练样本类别。 笔记内容涵盖了k-邻近算法的基本概念和实现步骤。首先，定义了一个名为`createDataSet`的函数，用于创建一个简单的数据集，包含四个样本点，每个样本对应一个类别（A或B），以及对应的二维特征值。接下来，`classify0`函数是核心函数，接受一个待分类的输入向量`inX`、已有的数据集`dataSet`、标签列表`labels`和邻居数量`k`作为参数。 该函数计算输入向量与数据集中每个样本之间的距离（欧氏距离），然后按照距离排序，统计前k个邻居的类别出现次数，最后返回出现次数最多的类别作为预测结果。通过调用`createDataSet`并传入参数，示例展示了如何使用这个函数对新数据进行分类。 此外，笔记还提到一个实际应用场景，即海伦使用约会网站的经历，暗示了k-邻近算法可能在个性化推荐或者用户行为分析中有所应用，通过计算用户与其他用户的相似度来做出决策。 这份笔记提供了一个基础且实用的k-邻近算法实现，适合初学者理解和实践机器学习中的基本分类方法，并且展示了如何将这种方法应用于现实场景中的问题解决。随着技术的更新，Python 3的兼容性使其更具吸引力，对于学习者来说，这是一个学习和理解经典机器学习算法的好资源。