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Kurseinführung：„Selbststudium IT-Netzwerk-Linux-Lastausgleich-Video-Tutorial“ implementiert hauptsächlich den Linux-Lastausgleich durch Ausführen von Skriptvorgängen im Web, LVS und Linux unter Nagin.

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Kurseinführung：„Shang Xuetang MySQL Video Tutorial“ führt Sie in den Prozess von der Installation bis zur Verwendung der MySQL-Datenbank ein und stellt die spezifischen Vorgänge jedes Links im Detail vor.

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Kurseinführung：„Brothers Band Front-End-Beispiel-Display-Video-Tutorial“ stellt jedem Beispiele für HTML5- und CSS3-Technologien vor, damit jeder die Verwendung von HTML5 und CSS3 besser beherrschen kann.

Kurseinführung：K-Nearest-Neighbor-Algorithmus Was ist der K-Nearest-Neighbor-Algorithmus? Es geht darum, Ihr Kategoriekonzept basierend auf Ihren Nachbarn abzuleiten: Der KNearestNeighbor-Algorithmus wird auch als KNN-Algorithmus bezeichnet. Dieser Algorithmus ist ein relativ klassischer Algorithmus im maschinellen Lernen. Definition: Wenn eine Stichprobe zu einer bestimmten Kategorie unter den k ähnlichsten (dh dem nächsten Nachbarn im Merkmalsraum) Stichproben im Merkmalsraum gehört, gehört die Stichprobe ebenfalls zu dieser Kategorie. Quelle: Der KNN-Algorithmus wurde erstmals von Cover und Hart als Klassifizierungsalgorithmus vorgeschlagen. Der Abstand zwischen zwei Stichproben kann mit der folgenden Formel berechnet werden, die auch als euklidische Distanz bezeichnet wird. Das Anwendungsszenario der linearen Regression wird weiter unten erläutert ist: Immobilienpreisvorhersage

2023-05-02 Kommentar 0  835

Kurseinführung：Der KNN-Algorithmus ist ein einfacher und benutzerfreundlicher Klassifizierungsalgorithmus, der für kleine Datensätze und niedrigdimensionale Merkmalsräume geeignet ist. Es schneidet in Bereichen wie der Bildklassifizierung und der Textklassifizierung gut ab und ist wegen seiner einfachen Implementierung und leichten Verständlichkeit beliebt. Die Grundidee des KNN-Algorithmus besteht darin, die nächsten K Nachbarn zu finden, indem die Merkmale der zu klassifizierenden Stichprobe mit den Merkmalen der Trainingsstichprobe verglichen werden, und anhand dieser Kategorien die Kategorie der zu klassifizierenden Stichprobe zu bestimmen K Nachbarn. Der KNN-Algorithmus verwendet einen Trainingssatz mit beschrifteten Kategorien und einen zu klassifizierenden Testsatz. Der Klassifizierungsprozess des KNN-Algorithmus umfasst die folgenden Schritte: Berechnen Sie zunächst den Abstand zwischen der zu klassifizierenden Stichprobe und allen Trainingsstichproben. Wählen Sie dann die K nächsten Nachbarn aus, um die zu erhalten Klassifizierungsbeispielkategorie;

2024-01-23 Kommentar 0  759

Kurseinführung：So implementieren Sie den K-Nearest-Neighbor-Algorithmus in PHP. Der K-Nearest-Neighbor-Algorithmus ist ein einfacher und häufig verwendeter Algorithmus für maschinelles Lernen, der häufig bei Klassifizierungs- und Regressionsproblemen eingesetzt wird. Sein Grundprinzip besteht darin, die zu klassifizierende Probe in die Kategorie zu klassifizieren, zu der die nächsten K bekannten Proben gehören, indem der Abstand zwischen der zu klassifizierenden Probe und den bekannten Proben berechnet wird. In diesem Artikel stellen wir die Implementierung des K-Nearest-Neighbor-Algorithmus in PHP vor und stellen Codebeispiele bereit. Datenvorbereitung Zunächst müssen wir bekannte und zu klassifizierende Probendaten vorbereiten. Es ist bekannt, dass die Probendaten Kategorien und Merkmalswerte enthalten und die Anzahl der zu klassifizierenden Proben beträgt

2023-07-07 Kommentar 0  1129

Kurseinführung：Wie löse ich das Problem des nächstgelegenen Punktpaars in PHP mithilfe der Divide-and-Conquer-Methode und erhalte die optimale Lösung? Das Problem des nächsten Paares bezieht sich auf das Finden der zwei nächsten Punktpaare auf einer gegebenen Ebene. Dieses Problem kommt in der Computergeometrie sehr häufig vor und hat viele Lösungen. Eine der am häufigsten verwendeten Methoden ist Teilen und Herrschen. Teilen und Erobern ist eine Methode, ein Problem in kleinere Teilprobleme aufzuteilen und das ursprüngliche Problem durch rekursives Lösen der Teilprobleme zu lösen.

2023-09-20 Kommentar 0  1476

Kurseinführung：Entfernungsmessungen sind die Grundlage überwachter und unbeaufsichtigter Lernalgorithmen, einschließlich k-Nearest Neighbor, Support Vector Machine und K-Means-Clustering. Die Wahl der Distanzmetrik wirkt sich auf unsere Ergebnisse des maschinellen Lernens aus. Daher ist es wichtig zu überlegen, welche Metrik für das Problem am besten geeignet ist. Daher sollten wir bei der Entscheidung, welche Messmethode wir verwenden, vorsichtig sein. Doch bevor wir eine Entscheidung treffen, müssen wir verstehen, wie die Entfernungsmessung funktioniert und aus welchen Messungen wir wählen können. In diesem Artikel werden häufig verwendete Abstandsmaße kurz vorgestellt, wie sie funktionieren, wie sie in Python berechnet werden und wann sie verwendet werden. Dies führt zu tieferem Wissen und Verständnis sowie zu verbesserten Algorithmen und Ergebnissen für maschinelles Lernen. Bevor wir tiefer auf die verschiedenen Distanzmessungen eingehen, verschaffen wir uns zunächst einen Überblick über deren Funktionsweise und Funktionsweise

2023-04-16 Kommentar 0  1513