更新预测

我们知道如何使用训练数据将点分为两个类别之一。我们的分类只是对类别的预测，基于离新点最近的训练点中最常见的类别。

假设我们最终得知了新点的真实类别。那么我们就会知道我们的分类是否正确。同时，我们有了一个新点，可以将其添加到训练集中，因为我们知道它的类别。这更新了我们的训练集。因此，自然而然地，我们想要基于新的训练集更新我们的分类器。

本章考察了一些简单的场景，其中新数据导致我们更新预测。虽然本章中的示例在计算上很简单，但更新方法可以推广到复杂的场景中，是机器学习中最强大的工具之一。