K近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）算法，一种基于实例的学习方法
1. 基于实例的学习算法 0x1：数据挖掘的一些相关知识脉络 本文是一篇介绍K近邻数据挖掘算法的文章，而所谓数据挖掘，就是讨论如何在数据中寻找模式的一门学科。 其实人类的科学技术发展的历史，就一直伴随着数据挖掘，人们一直在试图中数据中寻找模式， 猎人在动物迁徙的行为中寻找模式 ...
原文：机器学习之Javascript篇: 近邻（k-nearest-neighbor） 算法介绍
原文：http: burakkanber.com blog machine learning in js k nearest neighbor part 翻译：王维强 我的目的是使用一门通用语言来教授机器学习，内容涵盖基础概念与高级应用。Javascript是一个非常好的选择，最明显的优点就是对运行环境没有特殊要求。另外，因为该语言缺乏与机器学习相关的类库，也能迫使我们从基础编码写起。 先看一个实 ...
2016-11-01 17:49 0 2616 推荐指数：
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KNN(k-nearest neighbor的缩写)又叫最近邻算法 机器学习笔记--KNN算法1 前言 Hello ,everyone. 我是小花。大四毕业，留在学校有点事情，就在这里和大家吹吹我们的狐朋狗友算法---KNN算法，为什么叫狐朋狗友算法呢，在这里我先卖个关子，且听 ...
机器学习算法( 二、K - 近邻算法)
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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 ...
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 ...
机器学习三--分类--邻近取样（Nearest Neighbor）
最邻近规则分类 K-Nearest Neighbor 步骤： 1、为了判断未知实例的类别，以所有已知类别的实例作为参考。 2、选择参数K。 3、计算未知实例与所有已知实例的距离。 4、选择最近的K个已知实例。 5、根据少数服从多数，让未知实例归类为K个最邻近样本中最 ...