【用Python玩Machine Learning】KNN * 序

这段时间工作太忙，很久没学习了。这两天，工作之余，偶尔在家翻翻书，权且当做休息了。

我一直是c/c++的忠实用户，尤其是c的粉丝——概念简洁、运行高效——计算机专业的人，不用c语言，不了解程序底层的运行机制和过程，那和那些外专业的只会调用接口、函数的同学有什么区别呢？不过，最近一年还是慢慢去了解、尝试python了。原因很简单，开发成本太低了。c/c++就像复杂的吸尘器、洗碗机，优点是高效，缺点是笨重，且对不同的场景要不同的适配；python就像是一块脏抹布，哪儿都能用，用完就扔，再用的时候再捡起块儿新抹布也代价不大......比较适合我现在的需求。说多了。再说是不是就要引起骂战了。哦，再加一句，用python的一个次要原因是我发现了一个比较好的python
ide（pycharm），虽然和微软的visual studio没法比，不过总比自带的idle强多了——如果这东西是用c写的就更好了，无奈是用java写的，启动速度巨慢~~

最近翻翻《machine learning in action》这本书。书中用python实现了一些机器学习算法。我想把这些东西重新实现一遍。几个原因：1. 机器学习算法，不自己动手写一遍、调试运行一遍，有些细节问题是没法体会的；2. 练练python和numpy；3. 书里面的代码实在太丑了，真忍不了！

在接下来的博文里，就不介绍KNN基本原理了。接下来，直接贴代码，偶尔穿插着聊两句了。

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