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 ...
原文：机器学习算法之K近邻算法
x 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。 x 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邻近的核心思想。 K邻近 K Nearest Neighbor,KNN 算法,KNN指K个最近的邻居，可认为每个样本都能用与它最相近的K个邻居来代表。 ...
2021-06-06 16:44 0 253 推荐指数：
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