机器学习100天（三十一）：031 K近邻回归算法
Posted 红色石头Will
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机器学习100天，今天讲的是：K 近邻回归算法！
《机器学习100天》完整目录：目录
一、理论介绍
我们之前讲了 K 近邻分类算法，用来处理分类问题。其实 K 近邻也可以用来处理回归问题。
如左图所示，K 近邻分类算法的思路是选取与测试样本距离最近的前 k 个训练样本。然后对着 k 个训练样本的 label 进行投票，票数最多的那一类别即为测试样本的类别。
而 K 近邻回归算法也是类似，如右图所示，即选取与测试样本距离最近的前 K 个训练样本，以这 K 个训练样本的平均值作为测试样本的回归预测值。例如在房价预测问题中， K = 3 K=3 K
以上是关于机器学习100天（三十一）：031 K近邻回归算法的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
机器学习100天（三十）：030 K近邻分类算法-K值的选择