KNNアルゴリズム(K-近傍法)をscikit-learnを使わず5行で実装する。（Python）｜es

機械学習のライブラリは抽象化されていますが、どのように動いているいるのか、アルゴリズムは絶対理解しておいた方がいいいです。逆に機械学習を学ぶということは、アルゴリズムの理解が大部分を占めます。 k-近傍法（k-nearest neighbor algorithm）は、分類や回帰のためのシンプルな機械学習アルゴリズムです。 k-近傍法は、新しいデータが与えられたときに、そのデータが近いとされる、学習用のデータセット中の個々のサンプルとの距離を計算します。その後、これらのサンプルからk個の最も近いサンプル（k-nearest neighbors）を選択します。これらk個のサンプルから、新しいサンプルが最も多く分類されるクラスを予測します。 例えば、新しいサンプルが緑の点としてプロットされているとします。k=3の場合、この新しいサンプルに最も近い2つのサンプル（緑の点）を選択します。この3つのサ

[misshiki]

“k-近傍法（k-nearest neighbor algorithm）は、分類や回帰のためのシンプルな機械学習アルゴリズムです。”