1.请用一句话描述k-近邻算法的原理？
未标记样本的类别，由距离其最近的k个邻居投票来决定。
2.k-近邻算法有哪些变种？
增加邻居的权重
使用一定半径内的点代替距离最近的k个点
3.参考ch04.01.ipynb，使用RadiusNeighborsClassifier类来处理分类问题
原来的5个点
半径为1
4.参考ch04.02.ipynb,使用不同的算法参数k，观察针对同一个数据集，拟合曲线有什么变化。
k=10
k=5
k越小对原来数据点拟合的越好，k越大对原来数据点拟合的越差。k=5-10左右拟合的较好。
5.针对ch04.02.ipynb中的回归问题，试着画出算法的学习曲线。提示：关于学习曲线可参考第3章中的ch03.02.ipynb例子，重点是复用plot_learning_curve()函数。
遇到问题:Expected n_neighbors <= n_samples, but n_samples = 3, n_neighbors = 5。
样本数太少，比要求的k还少。方法1：减小_neighbors。方法2：增多样本
6.运行ch04.03.ipynb的代码，验证看看，如果我们使用SelectKBest选择出4个相关性最高的特征，并把这4个特征作为输入来训练模型，模型的准确性是否有提高？为什么？
变低了。数据在其他维度也不能很好的分离。
7.运行ch04.03.ipynb的代码，使用SelectKBest选择特征时，把默认的F值换成卡方值，结果有什么不同？
相关性最大的两个特征变了。变成了血浆葡萄糖浓度和两个小时血清胰岛素。
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