Python 3.x 在Python3中，如何使用机器学习或预测来解决这种回归？

我想要一个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

已经提供了数据集。我想知道输入[8,1,7]的输出。我认为这是一种机器学习-回归问题。基本上，让我们猜测输入数据集是一组纯数字

从长远来看，我想知道一些类型的输入集不是纯数的情况，但现在这并不紧急，所以我以后会考虑。从直觉上看，它看起来很简单，但我无法找到解决方法，因为我的技术不好

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如何解决这个问题？

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。 我可能会选择k-最近邻法：给定输入，计算到已知数据点的距离，然后选择与最近点相关的输出。 这里，距离[8,1,7]最近的观测值（通过欧几里德距离测量）为[2,3,7]，因此该方法将预测输出为4。

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如果你获得更大的数据集，你将能够使用更好的方法。

在numpy，

[4,1,1]。T

是

[4,1,1]

谢谢你，我的朋友：）我最好制作更多的数据集来问一些问题。