在本文中，我们提出了一种使用机器学习方法预测某个学科的补充课程的模型。 这是一个基本的分类系统，可以发现学生是否会获得补充。 可以显示获得补充的个人或受试者明智的机会。 该模型使用K最近邻算法，这是一种懒惰算法，可提供较高的准确性。 所提出的方法将有助于分析补充学生，同时教师可以分析大概有多少学生将获得补充，并决定他/她在教书时应该给予多少额外的关注。

Kdtree for最近邻居搜索 使用KD树在点云上执行最近邻居搜索。 Main.cpp包括两个测试用例：一个带有bin点云文件，另一个带有自定义2D点云。 建造 g++ -o main main.cpp

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K最近的NEIGHBOUR-KNN算法 KNN表示K最近邻算法。 KNN是最简单的监督式机器学习算法，主要用于数据分类。 在继续学习KNN之前，让我们简单地看一下机器学习和KNN所属的类别。 机器学习（ML）是对计算机算法的研究，该算法会根据经验和给定的数据集自动改进。 机器学习算法基于样本数据（称为“训练数据”）构建模型，以便进行预测或决策而无需明确地编程。 如今，机器学习一直在解决不同领域类别的问题，例如：计算金融，图像处理和计算机视觉，计算生物学，能源生产，汽车，航空航天和制造，自然语言处理（NLP）。 如今，这些技术发现了数据中的隐藏模式或内在结构。 它有助于我们产生洞察力，并帮助我们做出更好的决策和预测。 在机器学习模型中，它允许用户根据过去的数据进行预测。 阅读更多@