原来虽然零散学习过部分机器学习的内容，但是没系统学习和总结过~
决定从这篇开始系统学习一下机器学习的内容，希望能坚持下去呢~
KNN （K-未知 N-Nearest N-Neighbor）这个算法对于我这种小白简直太友好了，理解起来毫不费力。
KNN是一个二分类的算法，思想就是将新的样本与已知分类的样本求相似度，取相似度最高的前K个已知分类的样本，这K个样本哪个分类占多数就将新的样本归类为该分类。
代码实现：
总结：
优点：简单
缺点：
1、个人认为如果已知分类样本点比较多的话，计算起来应该非常费时。
