人生得意须尽欢，莫使金樽空对月。
天生我材必有用，千金散尽还复来。
烹羊宰牛且为乐，会须一饮三百杯。
岑夫子，丹丘生，将进酒，杯莫停。
与君歌一曲，请君为我倾耳听。
五花马，千金裘，与尔同销万古愁。
数据集的认识：数据集划分为训练集（训练集包含：特征和（目标）标签，是用来进来构建模型的）和测试集（是用来进行验证模型的）
机器学习算法的分类：
机器学习算法的分类
KNN算法：属于监督学习--既属于分类算法也属于回归算法
K最近邻 (k-Nearest Neighbors，KNN) 算法,中文名称为K最近邻算法,是一种基本的分类和回归算法，也是最简单易懂的机器学习算法，没有之一。1968年由 Cover 和 Hart 提出，应用场景有字符识别、文本分类、图像识别等领域
KNN原理
（1）、计算测试样本和训练集中所有样本之间的相似度
（2）、按照距离递增进行排序
（3）、选择与测试样本距离最近的k个训练样本
（4）、确定前K个点所在类别出现的概率
（5）、返回前K个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类
KNN算法特点：①、KNN惰性学习算法，没有明显的训练过程，边测试边训练②、K值不同，结果不同（交叉验证法）③、复杂度较高。M个训练样本，N个测试样本
使用sklearn实现KNN算法，sklean是机器学习一个各种算法集合的的三方库
导包
读取数据集和测试集
数据
实例化算法对象，拟合模型，进行预测
核心
准确率
准确率
第二种查看准确率的方法
第二种查看准确率的方法
