好的！咱们就完全围绕“下山”这个场景，把梯度下降的核心逻辑、关键步骤和容易踩的坑讲明白，全程不碰复杂公式，只聊“下山时你会怎么操作”。 以爬山为例子先定个大目标：找到山的“最低谷”梯度下降的最终目的，是找到“损失函数最小的点”（对应线性回归

什么是k近邻算法：通俗的例子：根据你的邻居判断你是什么类型，也就是根据你的距离来判断 · 定义如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数术语某一个类别，则这个样本也属于这个类别 距离度量1.欧式距离 以上是

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