什么是KNN算法呢？顾名思义，就是K-Nearest neighbors Algorithms的简称。我们可能都知道最近邻算法，它就是KNN算法在k=1时的特例，也就是寻找最近的邻居。我们从名字可以知道我们要寻找邻居，但是为什么要寻找邻居，如何选取邻居，选取多少邻居，怎么样去寻找我们想要的邻居，以及如何利用邻居来解决分类问题这是KNN算法需要解决的几大问题，好了闲话不多说
在顶点着色器中，每个输入变量叫做顶点属性。着色器语言之变量类型1>uniform:其实就是统一（全局）变量，统一变量通常保存在所谓的“常量存储”中，uniform变量是外部（cpu）application程序传递给（顶点和片元）(GPU)着色器的变量，该变量不会随着顶点或片元的变化而变化，除非应用程序对它进行了更新。在GLSL语言中，其类似于C语言中的常量const，它不能被shader程序
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2024-09-20 10:25:36
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一、kNN概念描述kNN算法又称为k最近邻(k-nearest neighbor classification)分类算法。所谓的k最近邻，就是指最接近的k个邻居（数据），即每个样本都可以由它的K个邻居来表达。kNN算法的核心思想是，在一个含未知样本的空间，可以根据离这个样本最邻近的k个样本的数据类型来确定样本的数据类型。  
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2024-03-11 17:07:27
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自己救自己系列，不然要没工作了，我太难了。我只是个木得感情的搬运机器，以下内容都附有原链接地址，你不想我搬运的话，可以联系我删除好勒。红色加粗是我见了好多次，感觉经常会考得点。 感觉KNN的面试问题偏少，这里列几个我网上有印象的1、KNN原理 kNN算法称为K最近邻分类算法。就是需要预测a，就根据最接近a的K的数据的最大特征结果来表示a的
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2024-05-26 09:35:30
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离群点检测（outlier detection）在很多领域都具有广泛的应用。离群点检测算法也各种各样，各种类型各种算法难以计数。我的研究是提出新的效能更好的离群点检测算法（模型）。离群点检测整体我认为包含有3部分，分别是：数据集，模型，结果。最近一段时间（一个月左右）将全部关注自己整体逻辑的构建与完善。分别从3点出发，逐步理解和完善通这个架构。一、数据集离群点检测所用的数据集一般包含有合成数据集与
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2024-04-12 17:15:07
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我长期以来一直批评Java中的编译器检查异常机制。 无论您是爱还是恨，都可以肯定一件事：在某些情况下，您不想与他们打交道。 Java中的解决方案是将一个检查过的异常包装在new RuntimeException(e)但这可以提供较长的堆栈跟踪，而无需添加有用的信息。 有时，我们只想告诉编译器冷静。 事实证明，通过对Java泛型的类型擦除错误功能的某些不当使用，这是有可能的。 看到这一点对于
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2023-08-25 22:33:36
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# KNN检测恶意流量的实现指南
在当今互联网时代，恶意流量检测显得尤为重要。K最近邻（KNN）算法是一种常用的分类算法，可以有效地用于检测恶意流量。本文将为你详细介绍怎样使用KNN算法实现恶意流量检测的流程以及相应的代码示例。
## 整体流程
在实现KNN检测恶意流量之前，我们需要明确整个流程。以下是项目的主要步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
邹先生007 FreeBuf 背景任何智能活动的都可以称为人工智能，而机器学习（Machine Learning）属于人工智能的一个分支，深度学习（Deep Learning）则是机器学习的分支。近年来，随着基础设施的完善，海量大数据的积累，机器学习方法理论越来越成熟，算力的大幅度提升，互联网企业也越来越愿意增大在AI领域的投入，AI的优势在于处理海量数据提取捕获其中有用信息上发挥着非常重要的作
原创
2021-05-05 12:30:22
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Spss中异常值检查方法：
检查异常值方法1：
最常用的方法就是对变量进行排序，这也是最简单的方法。排序后对照最大值和最小值、全距等统计量可以看出数据的离群状况。
检查异常值方法2：
散点图的优势就在于直观的呈现两两变量间的关系，尤其在两变量间的线性关联比较强的时候，如果有离群值，图
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2024-03-27 21:09:55
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另两篇关联文章：机器学习笔记十一 k-近邻算法机器学习笔记十二 k-近邻算法实现手写识别系统
KNN算法介绍邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓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个邻居来代表。 kNN算法的核心思想是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
原创
2022-06-28 11:53:31
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文章目录1 简介1 背景2 恶意软件加密流量介绍2.1 恶意软件分类2.2 恶意软件加密通信方式3 加密HTTPS流量解析3.1 Https简介4 流量解析4.1 流量解析日志生成4.2 流量解析日志中的数据关联4.3 流量解析的证书日志5 机器学习特征分类5.1 构建4元组5.2 特征提取5.2.1 连接特征5.2.2 SSL特征5.2.3 证书特征6 分类及预测效果7 构建实时系统8 关键代码
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2023-10-11 14:36:03
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机器学习流程：获取数据数据基本处理特征工程机器学 习模型评估K近邻算法 简介： K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓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个邻居来代表。 kNN算法的核心思想是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，并具有这个类别
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2024-03-12 21:55:03
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一、KNN介绍KNN（K-Nearest Neighbor）算法，意思是K个最近的邻居，从这个名字我们就能看 出一些KNN算法的蛛丝马迹了。K个最近邻居，毫无疑问，K的取值肯定是至关重要 的。那么最近的邻居又是怎么回事呢？其实啊，KNN的原理就是当预测一个新的 值x的时候，根据它距离最近的K个点是什么类别来判断x属于哪个类别。KNN算法可以用于分类和回归，是一种监督学习算法。思路：如果一个样本在特
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2024-04-06 09:49:14
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图像分类-KNN前言一、KNN算法原理1.1 基本理论1.2 距离度量1.2.1欧式距离1.2.2曼哈顿距离二、KNN算法实践2.1 KNN算法实现2.2 KNN进行图像分类-用于MNIST数据集2.3 KNN进行图像分类-用于CIFAR10数据集总结 前言KNN算法原理及实践github地址 一、KNN算法原理1.1 基本理论K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数
一、KNN分类算法 K最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)算法，是著名的模式识别统计学方法，在机器学习分类算法中占有相当大的地位。它是一个理论上比较成熟的方法。既是最简单的机器学习算法之一，也是基于实例的学习方法中最基本的，又是最好的文本分类算法之一。 通常，在分类任务中可使用“投
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2019-06-10 10:24:00
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KNN（K-Nearest Neighbor）算法是机器学习中算法中最基础和简单的算法之一。它既能用于分类，也能用于回归。KNN 算法的思想非常简单：对于任意的 n 维输入向量，其对应于特征空间一个点，输出为该特征向量所对应的类别标签或者预测值。KNN 算法在机器学习算法中有一个十分特别的地方，
原创
2021-09-01 15:23:55
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KNN简介 K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。KNN分类算法属于监督学习。 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。
导语：商业哲学家 Jim Rohn 说过一句话，“你，就是你最常接触的五个人的平均。”那么，在分析一个人时，我们不妨观察和他最亲密的几个人。同理的，在判定一个未知事物时，可以观察离它最近的几个样本，这就是 kNN（k最近邻）的方法。简介kNN（k-Nearest Neighbours）是机器学习中最简单易懂的算法，它的适用面很广，并且在样本量足够大的情况下准确度很高，多年来得到了很多的关注和研究。
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2022-12-20 22:12:22
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KNN（K最近邻算法）1、KNN行业应用：比如文字识别，面部识别；预测某人是否喜欢推荐电影（Netflix）；基因模式识别，比如用于检测某中年疾病；客户流失预测、欺诈侦测（更适合于稀有事件的分类问题）KNN应用场景：通常最近邻分类器使用于特征与目标类之间的关系为比较复杂的数字类型，或者说二者关系难以理解，但是相似类间特征总是相似。KNN算法：简单有效，对数据分布没有假设，数据训练也很快但是它没有模
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2024-07-24 16:19:38
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1、学习率设置策略Pytorch 已经实现了两种方法：「torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR」和「torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR」。参考文档：https://pytorch.org/docs/stable/optim.html2、dataloader中使用多个worker和页锁定内存当使用 torch.utils.data.Da
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2023-08-05 21:24:02
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