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1、操作系统支持：（32/64位）WinXP / Win2003 / WinVista / Win7 / Win2008 / Win2012 / Win10 / Win2016 2、文件支持：支持任意本地或远程：磁盘/文件夹，NAS，SAN，FTP 3、数据库支持：SQLServer支持：SQL Server 2000及以上（包括相应MSDE版本），Oracle支持：Oracle Database 10g及以上，MySQL支持：MySql 4.1、MySql 5.0及以上（包括主流分支版本），PostgreSQL支持：PostgreSQL9.0及以上，达梦支持：DM7

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《统计学习方法》是机器学习领域的经典教材，由李航老师编写。第二版深入介绍了各种机器学习算法，包括今天要讨论的k-近邻（k-Nearest Neighbor，简称k-NN）算法。k-NN算法是一种实用的监督学习方法，用于分类和回归问题。它基于实例学习，通过查找训练集中与未知样本最接近的k个已知样本来预测未知样本的类别或数值。k-NN算法的核心思想是“近朱者赤，近墨者黑”，即认为一个样本的属性值应与其周围最邻近的样本相似。在实际应用中，我们需确定合适的k值，通常选择较小的整数如3、5或7，以影响算法性能。该算法包括数据预处理、距离计算、最近邻选择、预测、模型评估和调优等步骤。虽然k-NN算法简单易懂，但在大数据集上计算复杂，对数据规模和k值选择敏感。

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