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机器学习——k-近邻算法（手写字识别）训练文件trainingDigits有1900多个，测试文件testDigits有900多个。点击下载
使用K-最近邻算法对三类样本进行分类的matlab代码
knn算法的c代码，支持从文件从读取数据，支持不同维度，测试正确，非常有用！
K近邻算法手写识别系统
Python3实现的k近邻算法。数据集是约会网站的数据和手写数字的数据。根据《机器学习实战》中的例子改动而来。
使用K-近邻算法对四个案例进行建模分析,对其原理,使用的数学公式,建立模型的步骤进行叙述,非常易懂,是学习机器学习中K-近邻算法的好资源
k近邻算法 (k-NN)k-NN 算法是一种简单的机器学习方法，它通过寻找与新数据点最接近的 k 个训练数据点进行预测。 工作原理:将每个数据点表示为一个多维空间中的坐标，每个维度对应一个特征
简单说明这个算法主要工作是测量不同特征值之间的距离，有个这个距离，就可以进行分类了。python实例意外收获把自己写的模块加入到python默认就有的搜索路径：在python/lib/-package
k2学习资源，k2学习资料比较少，本资源为前段时间学习所收集，前面已经有六个chm文件，补上剩下的
独立于算法的机器学习;Whats in This Chapter;Problems to Answer;Outline of This Chapter;No Free Lunch Theorem;No
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