机器学习分两大类，有监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning)。有监督学习又可分两类：分类（classification.）和回归（regression），分类的任务就是把一个样本划为某个已知类别，每个样本的类别信息在训练时需要给定，比如人脸识别、行为识别、目标检测等都属于分类。回归的任务则是预测一个数值，比如给定房屋市场的数据（面积，位置等样本信息）来预测房价走势。而无监督学习也可以成两类：聚类（clustering）和密度估计（density estimation）,聚类则是把一堆数据聚成弱干组，没有类别信息；密度估计则是估计一堆数据的统计参数信息来描述数据,比如深度学习的RBM。

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根据机器学习实战讲解顺序，先学习K近邻法（K Nearest Neighbors-KNN）

K近邻法是有监督学习方法，原理很简单，假设我们有一堆分好类的样本数据，分好类表示每个样本都一个对应的已知类标签，当来一个测试样本要我们判断它的类别是，就分别计算到每个样本的距离，然后选取离测试样本最近的前K个样本的标签累计投票，得票数最多的那个标签就为测试样本的标签。

例子（电影分类）：

（图一）

（图一）中横坐标表示一部电影中的打斗统计个数，纵坐标表示接吻次数。我们要对（图一）中的问号这部电影进行分类，其他几部电影的统计数据和类别如（图二）所示：

（图二）

从（图二）中可以看出有三部电影的类别是Romance,有三部电影的类别是Action,那如何判断问号表示的这部电影的类别？根据KNN原理,我们需要在（图一）所示的坐标系中计算问号到所有其他电影之间的距离。计算出的欧式距离如（图三）所示：

（图三）

     由于我们的标签只有两类，那假设我们选K=6/2=3,由于前三个距离最近的电影都是Romance,那么问号表示的电影被判定为Romance。

代码实战（Python版本）：

先来看看KNN的实现：

from numpy import * 
import operator 
from os import listdir 
 
 
def classify0(inX, dataSet, labels, k): 
  dataSetSize = dataSet.shape[0]  #获取一条样本大小 
  diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet #计算距离 
  sqDiffMat = diffMat**2  #计算距离 
  sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)  #计算距离 
  distances = sqDistances**0.5  #计算距离 
  sortedDistIndicies = distances.argsort() #距离排序 
  classCount={}      
  for i in range(k): 
    voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]  #前K个距离最近的投票统计 
    classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1 #前K个距离最近的投票统计 
  sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True) #对投票统计进行排序 
  return sortedClassCount[0][0]  #返回最高投票的类别 

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文章标题：python机器学习理论与实战（一）K近邻法-创新互联
文章起源：http://azwzsj.com/article/gipgp.html