K近鄰(KNN)
K近鄰學習是一種常用的監督學習方法，K為1時，又稱最近鄰法，即1NN，
K近鄰的工作機制為：
給定測試樣本，基於某種距離度量找出訓練集中與其最靠近的K個訓練樣本，然後基於折K個鄰居的資訊來進行預測
預測方法有：
投票法：即選擇這K個樣本中出現最多的類別標記作為預測結果
平均法：在迴歸任務中使用平均法，即將折K個樣本的實值輸出標記的平均值作為預測結果
加權法：根據距離給定測試樣本遠近進行加權平均或加權投票，距離越近，權重越大
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