前言：本博文首先简单介绍机器学习的相关概念，然后选择一个简单的K-近邻算法，通过对算法原理的介绍和Python代码实现，使得大家对机器学习有一个初步的了解。
1、机器学习基础概念
1.1 我对机器学习的理解
机器学习(Machine Learning, ML)从字面理解，就是希望机器可以拥有学习能力。他的定义很多，大家可以自行百度，我简单的理解为：机器学习就是根据大量的数据或以往的经验进行学习，从而对一些原始数据进行归纳、综合，获取有用信息。
1.2 机器学习关键术语
机器学习的主要任务就是分类，后面我们相关系列的博文也大多以分类任务对机器学习进行介绍。现在我们以一个“鸟类”分类任务来介绍相关术语：就是说，给你一种鸟的相关数据，你怎么通过机器学习判断出它是那种鸟？
数据集X：表示鸟类信息的数据集合，一般是包含多个特征值数据的集合；
特征值xi：用于区分鸟类需要使用的不同的属性值，例如，体重、翼长、羽毛颜色、有无脚蹼......
目标变量y：表示分类的鸟种类，例如，露鹰、蜂鸟、啄木鸟等
训练集X_train：收集的数据集X和对应的目标变量y，用于学习：他是学习的经验，就等于我知道数据X对应的就是y种鸟；
测试集X_test：收集的数据集X：我想知道分类结果的鸟的数据集合；
验证集X_val：收集的数据集X和对应的目标变量y，用于验证模型的正确率：就是把模型预测的分类结果与实际的目标变量y对比，判断是否一致，从而统计正确率。当然，正确率越高越好。
ps:还有很多其他细节，就不一一列举了，后面遇到的会补充说明。
1.3 分类任务的流程
- 输入：输入是包含N个鸟数据的集合，每种鸟的目标变量是多种分类结果中的一种。这个集合称为训练集。
- 学习：这一步的任务是使用训练集来学习每个种类的鸟到底长什么样（是什么样的数据表示的）。一般该步骤叫做训练分类器或者学习一个模型。怎么学习的，学习的好坏，就取决于“学习算法”的选取。
- 验证：输入没有学习过的鸟类数据集，根据模型预测得到分类结果Y，从而比较对应的实际目标变量y，如果Y==y说明预测正确，否则预测错误，统计正确率。
- 测试：当学习得到一个高正确率的模型，就可以输入鸟类数据，从而得到分类结果了。
2、K-近邻算法
2.1 K-近邻算法原理
简单的说，K-近邻算法采用的是测量不同特征值之间的距离的方法进行分类。
他的工作原理是：存在一个样本数据集合，一般称作“训练集”，每组数据都有对应的标签，即我们知道样本数据集中每组数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据集合（测试集），将测试集的数据与训练集的数据按照每个特征值的距离进行比较，然后选取与训练集中距离最近的K个数据的分类标签来进行统计，K个标签中出现最多的就是分类结果，例如如果K=5，输入一组测试数据x_test=[20.3,23,yellow,no],最后得到y={啄木鸟、露鹰、蜂鸟、啄木鸟、啄木鸟}，那就说明这组数据表示他是啄木鸟。
2.2 K-近邻算法代码实现
利用Python来实现他（代码基于Python2.7，Anaconda实现）这里的距离公式为L2距离公式：
#! /usr/bin/env python
#coding=utf-8
import numpy as np
class KNearestNeighbor(object):
'''
knn classifier with L2 distance
'''
def __init__(self):
pass
#输入训练数据集
def train(self,X,y):
self.X_train = X
self.y_train = y
#预测测试数据的分类结果
def predict(self,X_test,k=1):
dist = self.distance(X_test)
num_test = X_test.shape[0]
y_pred = np.zeros(num_test)
for i in xrange(num_test):
closest_y = []
closest_y = self.y_train[np.argsort(dist[i])[:k]]
y_pred[i] = np.argmax(np.bincount(closest_y))
return y_pred
#将测试数据按照特征值与训练数据进行L2距离计算
def distance(self,X_test):
num_test = X_test.shape[0]
num_train = self.X_train.shape[0]
dist = np.zeros((num_test,num_train))
for i in range(num_test):
dist[i] = np.sqrt(np.sum(np.square(self.X_train - X_test[i]), axis = 1))
return dist
#表示[-1,-2]=0,[-2,-1]=0,[1,1]=1,[2,2]=1
X = np.array([[-1,-2],[-2,-1],[1,1],[2,2]])
y = np.array([0,0,1,1])
X_test = np.array([[-3,-1],[-2,1],[1,3]])
knn = KNearestNeighbor()
knn.train(X,y)
y_pred = knn.predict(X_test,k=2)
print y_pred
ps:K-近邻算法中K 的选取一般称为“超参数”的确定，一般都是通过实验值或者经验确定，后面我会另起一章进行说明——利用验证集确定超参数。
如有错误之处，还望指教，谢谢。