第5章 LinearR/PLR/SVR/KNN/DTR/RFR（测算房价） python数据挖掘预测Boston房价  以上为两个博客，本文都是从中整理而来 第一个数据集，包名如下： housing.csv 0.00632 18.00 2.310 0 0.5380 6.5750 65.20 4.0900 1 296.0 15.30 396.90 4.98 24.00 0.02731 0.00 7.070 0 0.4690 6.4210 78.90 4.9671 2 242.0 17.80 396.90 9.14 21.60

根据段小手的《深入浅出Python机器学习》第三章KNN实现，采用pycharm 2017.3运行，由于本机sklearn中datasets没有load_wine(),使用鸢尾花(load_iris)代替。效果相同。

【模式识别】实验二：KNN，python程序代码与实验过程

机器学习_最近邻_k-近邻算法_python实现

利用KNN实现验证码的识别。

使用kNN算法对0-9的手写数据集进行识别，包括python代码和数据，数据为txt格式。

基于knn的手写数字识别，利用python实现， 能够运行，测试集和训练集都有

使用knn算法自动分类。鼠标点击会产生一个点，该点颜色会根据周围4个距离最近的点的颜色进行分类标色。

利用sklearn生成样本数据，使用knn算法进行分类，实现可视化，使用python算法

knn算法——批量识别验证码.rar