如何使用机器学习或预测来解决 Python 3 中的这种回归？

Question

我想知道关于机器学习的提示。

输入：

[[2, 3, 7],
 [3, 9, 5],
 [2, 6, 4]]

输出：

[4, 1, 1].T

已经给定了数据集。我想知道 Input [8, 1, 7] 的输出。我认为这是一种机器学习 - 回归问题。从根本上说，让我们猜测输入数据集是一组纯数字。

从长远来看，我想知道某些类型的输入集不是纯数字的情况，但现在不紧急，所以我稍后再考虑。直觉上看起来很简单，但因为我的技术不好，我无法搜索如何解决。

我该如何解决这个问题？

Answer 1

您的 3 个观察数据集非常小，无法采用合理的机器学习技术。 我可能会在这里使用 k-最近邻方法：给定输入，计算到已知数据点的距离，然后选择与最近的数据点相关的输出。 这里，距离 [8,1,7] 的最近观测值（以欧几里得距离测量）是 [2,3,7]，因此该方法将预测输出为 4。 如果您获得更大的数据集，您将能够使用更好的方法。