网络层概述更详细的概述网络层解决了一个网络到另一个网络的问题 网络层是网络体系结构中非常重要的一层，在技术上又是非常复杂的一层。网络层是从功能上定义的一个逻辑层次，与物理层和数据链路层有具体的设备支持一样，网络层也有具体的设备来完成其相关任务，最典型的就是我们常用的路由器（Router）。路由器就相当于连接不同城市公路的中转车站，起数据中转作用。 网络层介于传输层和数据链路层之间，其主要作用是实现
文章目录一、具体含义二、特点三、基本思路四、具体步骤五、实现代码 一、具体含义KNN是K-Nearest Neighbor的英文简写，中文直译就是K个最近邻，有人干脆称之为“最近邻算法”。字母“K”也许看着新鲜，不过作用其实早在中学就接触过。在学习排列组合时，教材都喜欢用字母“n”来指代多个，譬如“求n个数的和”，这里面也没有什么秘密，就是约定俗成的用法。而KNN算法的字母K扮演的就是与n同样
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2024-03-16 07:48:13
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一、简单的算法1、KNN kNN的思想如下：对于一个个案，找到它附近的k个个案（邻居），把这些邻居的类别的众数作为自己的类别。 KNN的特点：kNN不具有显式的学习过程，它直接基于实例对样本进行预测（惰性学习的代表)；kNN是非参数学习算法，
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2024-02-07 09:26:13
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K近邻算法是我们学习机器学习时的第一个算法，K近邻算法不像其他算法那样需要建立一个显式的算法模型，但是掌握K近邻算法的原理非常重要。1.K-近邻(KNearestNeighbor,KNN)算法简介：对于一个未知的样本，我们可以根据离它最近的k个样本的类别来判断它的类别。以下图为例，对于一个未知样本绿色小圆，我们可以选取离它最近的3的样本，其中包含了2个红色三角形，1个蓝色正方形，那么我们可以判断绿
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2024-10-01 11:29:57
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k近邻法（KNN）knn是一种基本的分类与回归方法，其分类思想在于给定一个训练数据集，对一个新的输入实例，如果能在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例，并且这k个实例的多数属于某个类，那么就把这个新的输入实例分为这个类。knn需要注意的几个术语：邻域、距离、位置、维度(影响着模型的复杂度)，下面是knn大致的一个内容。 补充： 设特征空间X是n维实数向量空间Rn，xi，xj∈X，xi=(x
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2023-10-06 23:02:23
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一.KNN算法概述 KNN可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一，注意KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像（Kmeans是无监督学习算法），但却是有本质区别的。那么什么是KNN算法呢，接下来我们就来介绍介绍吧。二.KNN算法介绍 KNN的全称是K Nearest Neighbors，意思是K个最近的邻居，从这个名字我们就能看出一
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2023-12-15 17:24:07
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K-近邻算法：如果K = 3，绿色圆点最近的3个邻居：2个红色三角，和1个蓝色矩形，少数从属多数，基于统计的算法，判定绿色圆点为红色三角一类。如果K = 5，绿色圆点最近的5个邻居：2个红色三角，和3个蓝色矩形，少数从属多数，基于统计的算法，判定绿色圆点为蓝色矩形一类。 对于未知类别属性数据集中的点：1.计算已知类别数据集中的点与当前点的距离2.按照距
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2024-04-22 20:08:39
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简单的说，K近邻算法是采用不同特征值之间的距离方法进行分类。 该方法优点：精确值高、对异常值不敏感、无数据输入假定 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高 适用范围：数据型和标称型 现在我们来讲KNN算法的工作原理：存在一个样本数据集，也称作训练样本集，并且样本中每条数据都存在标签
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2023-07-07 23:35:02
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GNN - Graph Neural Network 图神经网络
图神经网络先导概念传统机器学习与图神经网络的关系传统机器学习数据类型：矩阵、张量、序列、时间序列；但是现实生活中的数据更多是图的结构；现实的数据可以转化为图的形式（包括传统机器学习数据），图机器学习问题可概括为节点分类问题，边预测问题传统机器学习技术假设样本独立同分布，因此传统机器学习技术
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2024-03-21 21:18:18
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论文地址：How Powerful are K-hop Message Passing Graph Neural Networks一.论文概述近些年，从空域角度定义的图神经网络（Graph Neural Network, GNN）的工作较多。该类GNN大都遵从经典的消息传递范式，即节点聚合来自本身1-hop邻居的消息并结合自己的特征来生成自己新的节点特征，作者称之为1-hop消息传递。对GIN等工
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2024-03-19 14:46:28
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关于kNN的一切@(神经网络) 文章目录关于kNN的一切kNN定义kNN思想Implementation of kNN总结不要脸环节 kNN定义在模式识别领域中，最近邻居法（KNN算法，又译K-近邻算法，K Nearest-Neighbor ）是一种用于分类和回归的非参数统计方法[1]。在这两种情况下，输入包含特征空间（Feature Space）中的k个最接近的训练样本。
——Wik
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2023-10-29 11:03:30
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首先先介绍一下knn的基本原理：KNN是通过计算不同特征值之间的距离进行分类。整体的思路是：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)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。K通常是不大于20的整数。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。KNN算法要解决的核心问题是K值选择，
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2024-03-06 13:04:46
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KNN是k nearest neighbor 的简称，即k最邻近，就是找k个最近的实例投票决定新实例的类标。KNN是一种基于实例的学习算法，它不同于贝叶斯、决策树等算法，KNN不需要训练，当有新的实例出现时，直接在训练数据集中找k个最近的实例，把这个新的实例分配给这k个训练实例中实例数最多类。KNN不需要训练过程，在类标边界比较整齐的情况下分类的准确率也很高。K
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2023-08-17 19:23:25
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一、网络层提供的服务 1 说明：网络层负责在不同网络之间转发数据包，基于数据包的IP地址转发。至于多个数据包在接收端的顺序、是否丢包（不负责重传）这些都不是网络层的任务，而是传输层的任务了。 二、网络层如何发送数据 应用程序准备要传输的文件 传输层将文件分段并且编号 网络层田间目标IP地址和源IP地
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2017-05-16 23:39:00
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KNN-k最近邻KNN(K-NearestNeighbor)–k最近邻，NN代表神经网络的意思 k最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居表示核心思想：如果一个样本在特征空间中的k个最相邻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，并且具有这个类别样本的特性。算法三要素k值的选取 距离度量的方式 分类决策规则k值的选择对于k值的选择，没有一个固定的经验
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2024-04-11 21:16:08
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网络层
网络层负责将数据包从源节点传送到目的节点，这中间可能会经过许多中间节点，也可能会穿过多个网络。这是网络层和数据链路层不同的地方，数据链路层只负责在相邻两个节点之间传送数据。网络层的主要功能是：路由选择、拥塞控制、网络互联和计费。
1. 网络层设计问题
网络层的主要设计问题包括网络层向传输层提供的服务，以及通信子网的内部设计。
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精选
2008-10-16 15:36:00
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网络层
原创
2021-08-14 09:48:22
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第四章 网络层 4.1 网络层概述 网络层的主要任务是实现网络互连，进而实现数据包在各网络之间的传输。 要实现网络层任务，需要解决以下主要问题： 网络层向运输层提供怎样的服务（“可靠传输”还是“不可靠传输”） 网络层寻址问题 路由选择问题 因特网（Internet）是目前全世界用户数量最多的互联网， ...
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2021-09-08 09:42:00
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导学 网络层决定数据在网络中的传输路径，数据路由（决定数据在网络的路径） A怎么把数据传输给B？ 重要硬件：路由器 ip协议详解 虚拟互联网络 ◆ 实际的计算机网络是错综复杂的 ◆ 物理设备通过使用IP协议，屏蔽了物理网络之间的差异 ◆ 当网络中的主机使用IP协议连接时，则无需关注网络细节 ◆ IP
原创
2022-05-24 09:43:04
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功能：是为了在不同网络之间转发数据1.1 192.168.1.11.2 192.168.1.21.3 192.168.2.11.4 192.168.2.2当1.1ping1.2可以通。1.1ping1.3不通，因为网段不同。ping通有三种方法：1、更改ip2、更改子网3、添加路由器路由器线是红色的，默认所有端口都是关闭的。需要进到路由器里打开，所有路由器比交
原创
2017-10-20 19:45:27
5777阅读
