大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于knn算法c语言的问题，于是小编就整理了2个相关介绍knn算法c语言的解答，让我们一起看看吧。
python职业发展方向有哪些，各有什么优劣？
Python最近几年伴随着大数据的发展，得到越来越多的重视，很多程序员都转向Python开发。Python主要的方向是web开发和大数据相关开发（比如数据分析、机器学习等方面）。
先说一下Python的web开发方向，Python最初的使用基本上都集中在web开发领域，得益于Python的简单易学以及良好的格式规范，在web开发领域一直处于和java、php三足鼎立的局面。和国内大部分web开发***用j***a和php不同，国外的很多机构组织都***用python来进行web开发。在美国和加拿大很多程序员都使用Python进行web应用开发（数据来源于我在国外工作和学习的学生，他们所在的公司大量使用python语言）。当然，国内也有不少使用python进行web开发的公司。
用Python进行web开发的特点是开发速度快、开发周期短、调整方便（极大地安慰了程序员）、强大的库支持（Python就赢在了库上）。很多人说Python程序员就像在拷贝别人的代码一样，这种体会只有使用过的人才了解。曾经有人开玩笑的说：如果有一种语言可以安慰程序员脆弱的心灵，那么这个语言一定是Python。看一个输出的例子，对比下j***a的实现：
当然，缺点就是速度慢（相对于j***a来说颇为明显），这个是Python语言无法回避的硬伤。很多web应用在初期都使用python快速构建，确定方案后再使用j***a重写，还有混合Python和其他多种语言共同提供解决方案，所以也把Python称为“胶水语言”（当褒义词听）。
Python语言的另一个主要方向就是大数据分析领域以及现在正火热的机器学习领域。由于Python提供了强大的numpy库，使得很多复杂的机器学习算法使用python来构建，就短短几十行，笔者深有体会！我初期就是***用j***a语言做kNN算法和朴素贝叶斯等算法的实现，后来实在受不了j***a的繁琐，改用Python以后，虽然运行速度明显变慢，但是我感觉不用把时间浪费在算法实现上了。尤其是matplotlib库对各种算法的绘制支持，让你一下节省的大量的时间，我现在甚至都爱上这门语言了。看一个使用kNN算法的实验（部分代码参考Machine Learning in Action）：
由于python是最近几年突然大流行起来，很多人以为它很年轻，其实它比j***a还要出现的早一些，是上世纪90年代初期的语言。python有很强大的生命力原因之一就是它够简答，因为没有人喜欢复杂。在大数据、机器学习的推动下，Python未来一定会得到更多的应用，所以学习python是个不错的选择。
有监督学习和无监督学习的区别？
1、机器学习按照方法来分类，可以分成四类，分别是：监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。
2、监督学习针对有标签数据集，它通过学习出一个模型（其实就是一个函数）来拟合数据，按照模型（函数）的输出结果是否离散又可以分为两类，分别是：（1）输出结果为离散值，则为分类问题（常见的分类算法：KNN、贝叶斯分类器、决策树、SVM、神经网络、GBDT、随机森林等）；（2）输出结果为连续值，则为回归问题（有线性回归和逻辑回归两种）。
3、无监督学习针对没有标签的数据集，它将样本按照距离划分成类簇，使得类内相似性最大，类间相似性最小。通过观察聚类结果，我们可以得到数据集的分布情况，为进一步分析提供支撑。常见的聚类算法有K-means、高斯混合模型和LDA。
到此，以上就是小编对于knn算法c语言的问题就介绍到这了，希望介绍关于knn算法c语言的2点解答对大家有用。
