KNN即k近邻法，k-nearest neighbor，是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法，也是机器学习的基础算法之一。本文参考教程：《机器学习实战》KNN算法原理​在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较

既是实战，也是入门~MNIST介绍MNIST是机器学习领域的一个经典数据集，内含60000张训练图像与10000张预测图像，每张图片为28像素*28像素的灰度图像，并被划分到10个类别中(0-9)。MNIST手写数字识别，正是深度学习里的Hello World。加载数据集mnist数据预加载在keras库中，其中包括4个numpy数组from keras.datasets import mnist

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估计也没别人看，我就怎么简单怎么来了放心吧，本教程是小白友好型，一定包教包会第一步：打开python这个太简单就不说了第二步：from MyQR import myqrmyqr.run(words='https://me.csdn.net/weixin_45825073',# 扫描二维码后，显示的内容，或是跳转的链接version=5,# 设置...

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