机器学习入门系列，黄海广老师主讲。本站将持续更新，ppt、代码、课后习题见文末。

本系列的目录

01.引言

02.回归

03.逻辑回归

04.朴素贝叶斯

05.机器学习实践

06.机器学习库Scikit-learn

07.KNN算法

08.决策树

09.集成学习

10.人工神经网络

11.支持向量机

12.聚类

13.降维

14.关联规则

15.机器学习项目流程

本章目录

  • 7.1 距离度量

  • 7.2 KNN算法

  • 7.3 KD树划分

  • 7.4 KD树搜索

7.1 距离度量

视频讲解

图文内容

7.2 KNN算法

视频讲解

图文内容

7.3 KD树划分

视频讲解

图文内容

7.4 KD树搜索

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图文内容

相关资源

课程门槛较低，只要有本科三年级以上的数学知识，会一种编程语言，就可以掌握这门课程的绝大部分内容。

课程链接（中国大学慕课，有习题和证书）：
https://www.icourse163.org/course/WZU-1464096179

课程资源（pdf版本课件和代码）公布在Github：

https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course

课程视频也可以在b站观看（观看方便，但无课后习题和证书）：

https://www.bilibili.com/video/BV1gP4y177cf?share_source=copy_web

如果是在校老师，请告知我们学校和姓名，我可以发原版ppt文件，请用edu邮箱联系我：haiguang2000@wzu.edu.cn

机器学习交流qq群955171419，加入微信群请扫码：

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