【用Python玩Machine Learning】KNN * 序

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這段時間工作太忙，很久沒學習了。這兩天，工作之餘，偶爾在家翻翻書，權且當做休息了。

我一直是c/c++的忠實使用者，尤其是c的粉絲——概念簡潔、運行高效——電腦專業的人，不用c語言，不瞭解程式底層的運行機制和過程，那和那些外專業的只會調用介面、函數的同學有什麼區別呢？不過，最近一年還是慢慢去瞭解、嘗試python了。原因很簡單，開發成本太低了。c/c++就像複雜的吸塵器、洗碗機，優點是高效，缺點是笨重，且對不同的情境要不同的適配；python就像是一塊髒抹布，哪兒都能用，用完就扔，再用的時候再撿起塊兒新抹布也代價不大......比較適合我現在的需求。說多了。再說是不是就要引起罵戰了。哦，再加一句，用python的一個次要原因是我發現了一個比較好的python ide（pycharm），雖然和微軟的visual studio沒法比，不過總比內建的idle強多了——如果這東西是用c寫的就更好了，無奈是用java寫的，啟動速度巨慢~~

最近翻翻《machine learning in action》這本書。書中用python實現了一些機器學習演算法。我想把這些東西重新實現一遍。幾個原因：1. 機器學習演算法，不自己動手寫一遍、調試運行一遍，有些細節問題是沒法體會的；2. 練練python和numpy；3. 書裡面的代碼實在太醜了，真忍不了！

在接下來的博文裡，就不介紹KNN基本原理了。接下來，直接貼代碼，偶爾穿插著聊兩句了。

如有轉載，請註明出處：http://blog.csdn.net/xceman1997/article/details/44993741

【用Python玩Machine Learning】KNN * 序