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;k最近邻（k-nearestneighbor，k-NN）的核心思想是:假若一个特征空间中大多数的样本属于某一个类别，则在这个特征空间中，k个最相似的样本也属于这个类别。该模型可用于待分样本所属的类别判定或简单回归模型的计算,其核心关注点为测试点个数（k）与距离计算模型的确定.模型简单易于理解，是机器学习中较理想的入门级算法，在OCR识别系统、电商平台用户分类、银行数据预测客户行为、高职贫困生认定、金融时间序列预测、短时交通预测等领域得到研究与证实。本章从学生成绩分类出发，对K近邻算法进行理论讲解与程序实现；然后以意大利某一地区葡萄酒为例，实现kNN葡萄酒分类器构建，演示kNN机器学习过程。
一个样本和他附近的k个样本具有类似的属性。;任务目标：
能正确应用Sklearn工具实现k近邻回归与分类的建模过程。
任务分析：
理解k近邻核心思想——k近邻分类模型建模——k近邻回归模型建模——过拟合问题
任务分解：
本任务共设定3个子任务，分3大步骤完成。
第1步：理解k近邻分类与回归核心思想。
第2步：能基于Python环境k近邻分类与回归的Slearn建模
第3步：能理解因子k选择与过拟合问题;;;;;;;;;;;;
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