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关键词：KotlinNews内联类从1.3推出，一直处于实验状态。内联类inlineclass，是从Kotlin1.3开始加入的实验特性，计划1.4.30进入Beta状态（看来1.5.0要转正了？）。内联类要解决的问题呢，其实也与以往我们接触到的内联函数类似，大体思路就是提供某种语法，提升代码编写体验和效率

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  简单的说，K近邻算法是采用不同特征值之间的距离方法进行分类。  该方法优点：精确值高、对异常值不敏感、无数据输入假定  缺点：计算复杂度高、空间复杂度高  适用范围：数据型和标称型  现在我们来讲KNN算法的工作原理：存在一个样本数据集，也称作训练样本集，并且样本中每条数据都存在标签。将新输入的没有标签的数据与训练样本数据集中

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