画出3维，看看它的庐山真面目： 由于我们已经编写了KNN代码，接下来我们只需调用就行。了解过机器学习的人都应该知道，很多样本数据在代入算法之前都应该进行归一化，这里我们将数据归一化在[0,1]的区间内，归一化方式如下：

xm是某样本数据的各个特征，维度为m） ps： 这里就是一个线性回归。W权重值就是需要经过训练学习到的数值，具体W向量的求解，就需要用到极大似然估计和将似然估计函数代入到 优化算法来求解。最常用的最后化算法有

在听到人们谈论机器学习的时候，你是不是对它的涵义只有几个模糊的认识呢？你是不是已经厌倦了在和同事交谈时只能一直点头？让我们改变一下吧！ 本指南的读者对象是所有对机器学习有求知欲但却不知道如何开头的

PyML是一个Python机器学习工具包，为各分类和回归方法提供灵活的架构。它主要提供特征选择、模型选择、组合分类器、分类评估等功能。 Features Classifiers: support vector

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聚类 属于无监督学习 目的：找到数据集中的不同群组 分级聚类 主要思想是： 在数据集中找出两个最相似的节点 根据这两个节点生成一个新的聚类节点，这个节点的数据为两个子节点的数据的平均值,

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本文中，阿姆斯特丹大学教授Max Welling介绍了机器学习与统计学关系的历史和未来。本文来自第6届IMS-ISBA（数理统计研究会和国际贝叶斯协会）圆桌讨论。 作者：Max Welling 在

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