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References
If you make use of the data presented here, please cite the following articles in addition to the primary data sources:
miRBase: from microRNA sequences to function.
Kozomara A, Birgaoanu M, Griffiths-Jones S.
Nucleic Acids Res 2019 47:D155-D162
miRBase: tools for microRNA genomics.
Griffiths-Jones S, 怎么用K线判断期权的涨跌？ Saini HK, van Dongen S, Enright AJ.
Nucleic Acids Res 2008 36:D154-D158
miRBase: microRNA sequences, targets and gene nomenclature.
Griffiths-Jones S, Grocock RJ, van Dongen S, 怎么用K线判断期权的涨跌？ Bateman A, Enright AJ.
Nucleic Acids Res 2006 34:D140-D144
The microRNA Registry.
Griffiths-Jones S.
Nucleic Acids Res 2004 32:D109-D111
The following publications provide guidelines on miRNA annotation:
A uniform system for microRNA annotation.
Ambros V, Bartel B, Bartel DP, Burge CB, Carrington JC, Chen X, Dreyfuss G, Eddy SR, Griffiths-Jones S, Marshall M, Matzke M, Ruvkun G, Tuschl T.
RNA 2003 9(3):277-279
Criteria for annotation of plant MicroRNAs.
Meyers BC, Axtell MJ, Bartel B, Bartel DP, Baulcombe D, Bowman JL, Cao X, Carrington JC, Chen X, Green PJ, Griffiths-Jones S, Jacobsen SE, Mallory AC, Martienssen RA, Poethig 怎么用K线判断期权的涨跌？ RS, Qi Y, Vaucheret H, Voinnet O, Watanabe Y, Weigel D, Zhu JK.
Plant Cell. 2008 20(12):3186-3190
kit专辑是什么意思？
是一种很新颖对专辑收录方式 我们粉丝简称k版 这种专辑不像普通的韩专有pb（会有一个小册子有几张图算小型pb了吧） 一般只有小卡（很多专辑的k版小卡都比普通版本的好看 所以有时k版小卡抄炒得很贵 但这不重要）和一个小盒子 这个小盒子（应该也不算小盒子 几乎是有点方的片片）就相当于普通版本的CD 但不用需要什么专门的播放器 手机就可以 这个盒子插在手机上面就可以播放歌曲 当然需要专门的APP Kihno Player （如下图）
基于scikit-learn包实现机器学习之KNN(K近邻)-完整示例
基于此，KNN算法实现已经彻底完成了，当然，我们还是需要稍微再解读一下，上面所说的主要两个对象的方法，一个是fit()方法，一个是predict()方法，我说的主要接受两个参数，并不是说只接受两个参数或者一个参数，而是说其他参数都有默认值，且是内部参数，这里我们详细解读。KNeighborsClassifier是一个类，它集成了其他的NeighborsBase , KNeighborsMixin,SupervisedIntegerMixin, ClassifierMixin 。这里我们暂时不管它。主要看它的几个主要的方法。当然有的方法是其从父类那里集成过来的。
__init__() 初始化函数(构造函数) 它主要有一下几个参数：
int 型参数 knn算法中指定以最近的几个最近邻样本具有投票权，默认参数为5
str参数 即内部采用什么算法实现。有以下几种选择参数：'ball_tree':球树、'kd_tree':kd树、'brute':暴力搜索、'auto':自动根据数据的类型和结构选择合适的算法。默认情况下是‘auto’。暴力搜索就不用说了大家都知道。具体前两种树型数据结构哪种好视情况而定。 KD树是对依次对K维坐标轴，以中值切分构造的树,每一个节点是一个超矩形，在维数小于20时效率最高--可以参看《统计学习方法》第二章。 ball tree 是为了克服KD树高维失效而发明的，其构造过程是以质心C和半径r分割样本空间，每一个节点是一个超球体。一般低维数据用kd_tree速度快，用ball_tree相对较慢。超过20维之后的高维数据用kd_tree效果反而不佳，而ball_tree效果要好，具体构造过程及优劣势的理论大家有兴趣可以去具体学习。
int参数 基于以上介绍的算法，此参数给出了 kd_tree 或者 怎么用K线判断期权的涨跌？ ball_tree 叶节点规模，叶节点的不同规模会影响数的构造和搜索速度，同样会影响储树的内存的大小。具体最优规模是多少视情况而定。
训练函数，它是最主要的函数。接收参数只有1个，就是训练数据集，每一行是一个样本，每一列是一个属性。它返回对象本身，即只是修改对象内部属性，因此直接调用就可以了，后面用该对象的预测函数取预测自然及用到了这个训练的结果。其实该函数并不是KNeighborsClassifier这个类的方法，而是它的父类 SupervisedIntegerMixin 继承下来的方法。
计算准确率的函数 ，接受参数有3个。 X:接收输入的数组类型测试样本，一般是二维数组，每一行是一个样本，每一列是一个属性。y:X这些预测样本的真实标签，一维数组或者二维数组。sample_weight=None,怎么用K线判断期权的涨跌？ 是一个和X第一位一样长的各样本对准确率影响的权重，一般默认为None.输出为一个float型数，表示准确率。内部计算是按照predict()函数计算的结果记性计算的。 其实该函数并不是KNeighborsClassifier这个类的方法，而是它的父类 KNeighborsMixin继承 下来的方法。
计算某些测试样本的最近的几个近邻训练样本。接收3个参数。X=None：需要寻找最近邻的目标样本。n_neighbors=None,表示需要寻找目标样本最近的几个最近邻样本，默认为None,需要调用时给出。return_distance=True:是否需要同时返回具体的距离值。返回最近邻的样本在训练样本中的序号。 其实该函数并不是KNeighborsClassifier这个类的方法，而是它的父类 KNeighborsMixin