该资源是Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法的开山之作，简称KNN，有兴趣的朋友请自行下载，没有积分的朋友，请联系博主，谢谢大家的支持。

使用到的数据集是I. Androutsopoulos, J. Koutsias, K.V. Chandrinos, George Paliouras和 C.D. Spyropoulos的 "An Evaluation of Naive Bayesian Anti-Spam Filtering"中使用到的垃圾邮件语料库：lingspam_public。 stopwords我是直接调用的，后续在文件中有另外增加无效词。 详细信息可以参看我的博文：https://blog.csdn.net/qq_43262059/article/details/117379888

主要包含KNN、SVM、逻辑回归、朴素贝叶斯、BP神经网络、lightGBM、XGBoost等算法，包含基本算法代码和数据集应用的代码。代码源于天池。

机器学习实战，手写数字识别系统的数据集，有需要可以下载使用。

分别用c++和python语言对0~9图像进行识别，识别准确率98.3%

K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。

代码及数据集：KNN分类算法--手写数字识别任务

KNN算法C#实现 中文文本分词技术的常规算法 提供改进接口

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