深度学习在网络安全中的应用研究--实验及论文

k近邻（k-nearest neighbor，kNN）算法（以下简称kNN），依据待测样本与所在的特征空间的样本距离，计算出距离测试样本最邻近的k个样本，依此判定测试样本属于某类，或用于简单的回归计算。kNN原理简单，理论成熟，是实践最广泛的机器学习算法之一。本节将由它来演示机器学习的基本过程，以此揭开看似神秘的机器学习这门学科的真貌。

UCI数据集，全称是UCI机器学习库（UCI Machine Learning Repository），是一个由加州大学欧文分校（University of California, Irvine）维护的公开数据集集合，广泛用于机器学习领域的学术研究和教育。这些数据集被设计来测试学习算法，包括数据挖掘和模式识别等任务。

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如何使用Spark/Flink等分布式计算引擎做网络入侵检测

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UNSW-NB15数据集的预处理是使用该数据集进行网络入侵检测研究前的一个重要步骤