读书打卡<<算法图解-第十章 K近邻算法>>

1 橙子还是柚子

区分橙子和柚子  柚子更大更红

根据它特征相近的三个物体  确定它是橙子还是柚子

2 创建推荐系统

根据用户在图表中的位置,以及邻近的五个用户,作为推荐的源

3 特征抽取

根据特征绘图

毕达哥斯公式

√(x1-x2)^2+(y1-y2)^2+.....

这样根据多个特征的算出两个用户之间的相似度

5回归

分类就是编组

回归就是预测结果

6    挑选合适的特征

1  紧密相关的特征

2不偏不倚的特征

7 机器学习简介

   1 ocr是光学字符识别(optical character recognition)

实现 过程 knn

1浏览大量的数字图像  提取出特征

2遇到新的图像  提取该图像特征  确定她的最近邻居

ocr的第一部是浏览大量的数字图像  并提取特征 这被称为训练

8 创建垃圾邮件过滤器

垃圾邮件过滤器使用一种简单算法——朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier）

首先用一些数据对分类器进行训练

这章看完有点心痒  但就是不知道怎么去实现