本期，我們介紹下最近鄰算法的TensorFlow實現。由於是第一次談及TensorFlow，我們先來介紹下TensorFlow。
TensorFlow是一款開源的Python機器學習框架。由Google機器智能研究部門的Googl Brain團隊開發及維護，是一款基礎框架。不僅可用於基礎研究，也可用於生產環境。支持嵌入式處理器、CPU、GPU、TPU，具有部署靈活的特點。更重要的一點，由Google作為其背書，擁有不錯的發展潛力。
雖然應用在Python環境中，但是使用tensorflow有點進入二次元空間的感覺。獨立的數據結構，獨立的運算符，獨立的流程控制語句。並且不具備極致的交互式編程體驗，有悖於python的編程特點。應用時一直有不可描述的牴觸感，直到改變觀點。這不是python，這是一款新的編程語言，開發環境。隨即，開始擁抱tensorflow。下面展示使用tensorflow實現最近鄰算法。
準備數據
我們依然使用從婚戀網站尋找約會對象的例子。有一名女主，經過多次興奮亦或無聊的約會經歷後，她將約會對象分為三類：
不喜歡的人，標記為Boring
一般的人，標記為Normal
極具魅力的人，標記為Fantastic
該女主還特別有心，除了打標籤外，還將約會目標的一些特質數字化。簡單起見，我們選用三個特質：
每年獲得的飛行常客里程數，標記為air_miles
玩視頻遊戲所耗時間百分比，標記為video_games
每週消費的冰激凌公升數，標記為ice_cream
基於這些數據，我們通過機器學習算法，預測下一位約會者是否能吸引女主的目光，從而建議女主是去赴約，還是在家裡追劇。
分析數據
我們使用python、pandas及matplotlib模塊來可視化分析數據，對數據有一個感性認識後，再運用相應的機器學習算法。當然，我們已經提前選定了使用最近鄰算法。
首先，導入數據到df變量
繪製散點圖，用顏色區分女主是否喜歡
數據呈現一定的規律性，可以運用分類算法。我們還注意到，數據有一定的範圍區間，具體描述為，每週遊戲時間小於16%，食用冰激凌的數量小於1.75升，每年獲得的飛行里程數少於80000公里。超出訓練數據的範圍，也即超出了分類器的預測能力。如每週100%玩遊戲的勇士，分類器就會給出無價值的建議。
由於數據樣本的單位不一致，我們需要對原始數據做歸一化處理。
構建模型
使用TensorFlow進行運算前，需要預先定義模型。官方稱為構建計算圖，數據是以Tensor的形式在圖中流動，運算。這種方式有助於將抽象的模型可視化呈現。
前二篇文章，我們採用數據點循環迭代的方式實現最近鄰算法的運算及測試。本期我們採用批量矩陣運算的方式來解題，即構建距離矩陣。之前，我們使用L2範數（歐幾里德距離），本期，我們使用L1範數。
構建計算圖的過程如下：
測試算法
我們將10%的數據作為測試數據集，用於驗證算法的泛化能力。
執行計算圖並計算錯誤率
結語
最近鄰算法是一個簡單有效的基礎機器學習算法，但對訓練數據集敏感，即噪聲敏感（錯誤的分類數據將導致錯誤的分類預測值）。也對訓練數據集有一定的要求，在各個分類結果的值空間中，訓練數據必須存在（待預測數據點需要計算最近鄰，如果值空間的訓練數據不存在，所得到的最近鄰其實已經很遠了）。也正是由於算法每次都使用整個訓練數據集，最近鄰算法不是高效的。當數據集巨大時，計算效率也是不可接受的。