机器学习算法之K近邻算法
0x00 概述 K近邻算法是机器学习中非常重要的分类算法。可利用K近邻基于不同的特征提取方式来检测异常操作，比如使用K近邻检测Rootkit，使用K近邻检测webshell等。 0x01 原理 距离接近的事物具有相同属性的可能性要大于距离相对较远的。 这是K邻近的核心 ...
原文：机器学习算法( 二、K - 近邻算法)
一 概述 k 近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 工作原理：首先有一个样本数据集合 训练样本集 ，并且样本数据集合中每条数据都存在标签 分类 ，即我们知道样本数据中每一条数据与所属分类的对应关系，输入没有标签的数据之后，将新数据的每个特征与样本集的数据对应的特征进行比较 欧式距离运算 ，然后算出新数据与样本集中特征最相似 最近邻 的数据的分类标签，一般我们选择样本数据集中前k个最相 ...
2016-08-01 09:49 1 1460 推荐指数：
相关推荐
机器学习之K-近邻算法
机器学习可分为监督学习和无监督学习。有监督学习就是有具体的分类信息，比如用来判定输入的是输入[a,b,c]中的一类；无监督学习就是不清楚最后的分类情况，也不会给目标值。 K-近邻算法属于一种监督学习分类算法，该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本 ...
【机器学习】k近邻算法（kNN）
一、写在前面 本系列是对之前机器学习笔记的一个总结，这里只针对最基础的经典机器学习算法，对其本身的要点进行笔记总结，具体到算法的详细过程可以参见其他参考资料和书籍，这里顺便推荐一下Machine Learning in Action一书和Ng的公开课，当然仅有这些是远远不够 ...
机器学习：k-NN算法（也叫k近邻算法）
一、kNN算法基础 # kNN：k-Nearest Neighboors # 多用于解决分类问题 1）特点： 是机器学习中唯一一个不需要训练过程的算法，可以别认为是没有模型的算法，也可以认为训练数据集就是模型本身； 思想极度简单； 应用数学知识少（近乎为零）； 效果少 ...
【机器学习】k-近邻算法以及算法实例
机器学习中常常要用到分类算法，在诸多的分类算法中有一种算法名为k-近邻算法，也称为kNN算法。 一、kNN算法的工作原理 二、适用情况 三、算法实例及讲解 ---1.收集数据 ---2.准备数据 ---3.设计算法分析数据 ---4.测试算法 一、kNN算法 ...
机器学习——KNN算法（k近邻算法）
一 KNN算法 1. KNN算法简介 KNN（K-Nearest Neighbor）工作原理：存在一个样本数据集合，也称为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类对应的关系。输入没有标签的数据后，将新数据中的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较 ...
【机器学习】k-近邻算法以及算法实例
机器学习中常常要用到分类算法，在诸多的分类算法中有一种算法名为k-近邻算法，也称为kNN算法。 一、kNN算法的工作原理 二、适用情况 三、算法实例及讲解 ---1.收集数据 ---2.准备数据 ---3.设计算法分析数据 ---4.测试算法 一、kNN算法 ...
python 机器学习（二）分类算法-k近邻算法
一、什么是K近邻算法？ 定义: 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 来源: KNN算法最早是由Cover ...