《机器学习实战》可以说是学习ML的必备书籍，连载本书中的重点算法。重点在算法和思想，避免涉及数学和理论推导。
由于现在已经有现成的库，不管是Sklearn还是keras，所以算法基本不需要我们自己去写，调用库就可以，但是必须要知道如何要去调参，也就是每个算法涉及到的参数，如何调整，能效果更好。
1.基本概念：
k近邻作为监督学习的入门算法，是数据分析不可缺少的一部分。
适用情况：对于一系列有标签的数据D1，我们想对某个或某些数据D2进行分类。我们首先，分别计算D2与D1各个数据的距离（此处多种度量方法），计算得出距离，然后对这些数据按距离远近排序，距离小在前面。然后，选择排在前k（即KNN中的k）个的数据，作为参考对象。对于前k个数据，统计每个类别出现的频率，频率大的（也就是出现次数多的）作为该数据D2的预测类别。
2.算法伪代码：
算法-对未知类型的数据集中的点执行下列操作：
1>分别计算改点与已经类型数据集中的每个点之间的距离；
2>按距离递增排序；
3>选取距离最小的前k个点；
4>统计这k个点，对应类别，每个类别出现的频率；
5>这k个点，对应类别，出现频率最高的作为当前点的预测分类；3. 算法注意点：
3.1 归一化数值：
在使用knn对数据进行预测之前，我们首先要对数据做归一化，因为每个特征的大小差很多，例如有的特征值1000多，有的个位数，如果不归一化，不同特征的权重会差很多。同时会影响到收敛速度。当然在进行数据分析的时候，并不是每个特征对分类的贡献完全相同。我们可以分析特征，对特征赋予不同的特征值。
3.2 算法优缺点：
优点：
简单好用，容易理解，精度高，理论成熟，既可以用来做分类也可以用来做回归；
可用于数值型数据和离散型数据；
训练时间复杂度为O(n)；无数据输入假定；
对异常值不敏感。
缺点：
计算复杂性高；空间复杂性高；
样本不平衡问题（即有些类别的样本数量很多，而其它样本的数量很少）；
一般数值很大的时候不用这个，计算量太大。但是单个样本又不能太少，否则容易发生误分。
最大的缺点是无法给出数据的内在含义，即没有显式的训练过程，我们不知道式根据哪些特征，如何做出的预测。
4.算法实战
接下来的每个算法，我们都会说明如何调用Sklearn来实现，说明sklearn各个参数的含义。括号内的均为默认值。
4.1 参数：
- n_neighbors：默认为5，就是k-NN的k的值，选取最近的k个点。
- weights：默认是uniform，参数可以是uniform、distance，也可以是用户自己定义的函数。uniform是均等的权重，就说所有的邻近点的权重都是相等的。distance是不均等的权重，距离近的点比距离远的点的影响大。用户自定义的函数，接收距离的数组，返回一组维数相同的权重。
- algorithm：快速k近邻搜索算法，默认参数为auto，可以理解为算法自己决定合适的搜索算法。除此之外，用户也可以自己指定搜索算法ball_tree、kd_tree、brute方法进行搜索，brute是蛮力搜索，也就是线性扫描，当训练集很大时，计算非常耗时。kd_tree，构造kd树存储数据以便对其进行快速检索的树形数据结构，kd树也就是数据结构中的二叉树。以中值切分构造的树，每个结点是一个超矩形，在维数小于20时效率高。ball tree是为了克服kd树高纬失效而发明的，其构造过程是以质心C和半径r分割样本空间，每个节点是一个超球体。
- leaf_size：默认是30，这个是构造的kd树和ball树的大小。这个值的设置会影响树构建的速度和搜索速度，同样也影响着存储树所需的内存大小。需要根据问题的性质选择最优的大小。
- metric：用于距离度量，默认度量是minkowski，也就是p=2的欧氏距离(欧几里德度量)。
- p：距离度量公式。在上小结，我们使用欧氏距离公式进行距离度量。除此之外，还有其他的度量方法，例如曼哈顿距离。这个参数默认为2，也就是默认使用欧式距离公式进行距离度量。也可以设置为1，使用曼哈顿距离公式进行距离度量。
- metric_params：距离公式的其他关键参数，这个可以不管，使用默认的None即可。
- n_jobs：并行处理设置。默认为1，临近点搜索并行工作数。如果为-1，那么CPU的所有cores都用于并行工作。
4.2 方法：
- fit(X, y)：使用X作为训练数据，y作为训练标签（目标值）来拟合模型（分类器）
- get_params([deep])：得到分类器的参数
- kneighbors([X, n_neighbors, return_distanced])：返回一个点的k近邻
- kneighbors_graph([X, neighbors, mode])：
- predict(X)：预测类别未知数据X的类别
- predict_proba(X)：返回数据X预测的各类别的概率
- score(X,y[,sample_weight])：对于测试数据，返回预测的得分结果
- set_params( **params):设置分类器的参数
用到最多的便是，fit、predict、score
参考资料：
1。《机器学习实战》
2。《机器学习》-周志华
3。http://blog.csdn.net/c406495762/article/details/75172850#41-knn算法的优缺点
建议阅读大神的博客，《机器学习实战》中代码有些过时，而且讲解不够明白，他的博客给出了详细的过程和解释，再参阅西瓜书和《机器学习实战》可以事半功倍。