Présentation de l'article：Algorithme K-Nearest Neighbour Qu’est-ce que l’algorithme K-Nearest Neighbor ? Il s'agit de déduire votre concept de catégorie en fonction de vos voisins : l'algorithme KNearestNeighbor est également appelé algorithme KNN. Cet algorithme est un algorithme relativement classique en apprentissage automatique. De manière générale, l'algorithme KNN est un algorithme relativement facile à comprendre. Définition : si un échantillon appartient à une certaine catégorie parmi les k échantillons les plus similaires (c'est-à-dire le voisin le plus proche dans l'espace des caractéristiques) dans l'espace des caractéristiques, alors l'échantillon appartient également à cette catégorie. Source : L'algorithme KNN a été proposé pour la première fois par Cover et Hart comme algorithme de classification. Formule de distance La distance entre deux échantillons peut être calculée par la formule suivante, également appelée distance euclidienne. La formule de distance sera discutée plus tard. est : prévision du prix de l’immobilier.

2023-05-02 commentaire 0  835

Présentation de l'article：L'algorithme KNN est un algorithme de classification simple et facile à utiliser, adapté aux ensembles de données à petite échelle et aux espaces de fonctionnalités de faible dimension. Il fonctionne bien dans des domaines tels que la classification d'images et la classification de textes, et est populaire en raison de sa simplicité de mise en œuvre et de sa facilité de compréhension. L'idée de base de l'algorithme KNN est de trouver les K voisins les plus proches en comparant les caractéristiques de l'échantillon à classer avec les caractéristiques de l'échantillon d'apprentissage, et de déterminer la catégorie de l'échantillon à classer en fonction des catégories de ceux-ci. K voisins. L'algorithme KNN utilise un ensemble de formation avec des catégories étiquetées et un ensemble de tests à classer. Le processus de classification de l'algorithme KNN comprend les étapes suivantes : d'abord, calculer la distance entre l'échantillon à classer et tous les échantillons d'apprentissage, puis sélectionner les K voisins les plus proches puis voter selon les catégories des K voisins ; Catégorie d'échantillon de classification ;

2024-01-23 commentaire 0  759

Présentation de l'article：Comment implémenter l'algorithme K plus proche voisin en PHP L'algorithme K plus proche voisin est un algorithme d'apprentissage automatique simple et couramment utilisé qui est largement utilisé dans les problèmes de classification et de régression. Son principe de base est de classer l'échantillon à classer dans la catégorie à laquelle appartiennent les K échantillons connus les plus proches en calculant la distance entre l'échantillon à classer et les échantillons connus. Dans cet article, nous présenterons comment implémenter l'algorithme du K-plus proche voisin en PHP et fournirons des exemples de code. Préparation des données Tout d'abord, nous devons préparer des échantillons de données connus et des échantillons de données à classer. On sait que les échantillons de données contiennent des catégories et des valeurs de caractéristiques, ainsi que le nombre d'échantillons à classer.

2023-07-07 commentaire 0  1129

Présentation de l'article：Comment résoudre le problème de paire de points la plus proche en PHP en utilisant la méthode diviser pour régner et obtenir la solution optimale ? Le problème des paires les plus proches consiste à trouver les deux paires de points les plus proches sur un plan donné. Ce problème est très courant en géométrie computationnelle et a de nombreuses solutions. L’une des méthodes couramment utilisées est diviser pour régner. Diviser pour régner est une méthode permettant de diviser un problème en sous-problèmes plus petits et de résoudre le problème d'origine en résolvant les sous-problèmes de manière récursive.

2023-09-20 commentaire 0  1476

Présentation de l'article：Les mesures de distance sont à la base des algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé, notamment le k-voisin le plus proche, la machine à vecteurs de support et le regroupement de k-moyennes. Le choix de la métrique de distance affecte nos résultats d'apprentissage automatique, il est donc important de déterminer quelle métrique est la mieux adaptée au problème. Par conséquent, nous devons être prudents lorsque nous décidons quelle méthode de mesure utiliser. Mais avant de prendre une décision, nous devons comprendre comment fonctionne la mesure de distance et quelles mesures nous pouvons choisir. Cet article présentera brièvement les mesures de distance couramment utilisées, leur fonctionnement, comment les calculer en Python et quand les utiliser. Cela approfondit les connaissances et la compréhension et améliore les algorithmes et les résultats d’apprentissage automatique. Avant d'approfondir les différentes mesures de distance, commençons par avoir un aperçu de leur fonctionnement et de la manière dont elles fonctionnent.

2023-04-16 commentaire 0  1513

Présentation de l'article：L'intégration de vecteurs de mots nécessite un traitement efficace de corpus de textes à grande échelle. mot2vec. De manière simple, le mot est envoyé au système d'apprentissage de codage one-hot, la longueur est un vecteur de la longueur du vocabulaire, l'élément de position correspondant du mot est 1 et les autres éléments sont 0. La dimension vectorielle est très élevée et ne peut décrire l’association sémantique de différents mots. La cooccurrence représente les mots, résout les associations sémantiques, parcourt un corpus de texte à grande échelle, compte les mots environnants à une certaine distance de chaque mot et représente chaque mot avec le nombre normalisé de mots proches. mots similaires dans leur contexte

2017-06-21 commentaire 0  3116

Présentation de l'article：Le Hachage Sensible à la Localité (LSH) est une méthode de recherche approximative du voisin le plus proche, particulièrement adaptée aux données dans des espaces de grande dimension. Dans de nombreuses applications pratiques, telles que les données texte et image, la dimensionnalité des points de données peut être très élevée. Dans un espace de grande dimension, les méthodes traditionnelles de mesure de distance telles que la distance euclidienne ne sont plus efficaces et les méthodes de recherche linéaire traditionnelles sont inefficaces. Nous avons donc besoin d’algorithmes efficaces pour résoudre ce problème. L'idée de base de LSH est de mapper des points de données similaires à des compartiments de hachage similaires via une fonction de hachage. De cette façon, nous n'avons besoin que de rechercher dans des compartiments de hachage similaires au lieu de parcourir l'ensemble des données, améliorant ainsi considérablement l'efficacité de la recherche. Le cœur de l’algorithme LSH est de concevoir une fonction de hachage adaptée. La fonction de hachage doit avoir deux caractéristiques : premièrement, la similarité

2024-01-23 commentaire 0  550

Présentation de l'article：Parmi les systèmes d'exploitation informatiques, le système WIN7 est un système d'exploitation informatique très classique, alors comment installer le système win7 ? L'éditeur ci-dessous présentera en détail comment installer le système win7 sur votre ordinateur. 1. Téléchargez d'abord le système Xiaoyu et réinstallez le logiciel système sur votre ordinateur de bureau. 2. Sélectionnez le système win7 et cliquez sur "Installer ce système". 3. Commencez ensuite à télécharger l'image du système win7. 4. Après le téléchargement, déployez l'environnement, puis cliquez sur Redémarrer maintenant une fois terminé. 5. Après avoir redémarré l'ordinateur, la page Windows Manager apparaîtra. Nous choisissons la seconde. 6. Revenez à l'interface de l'ordinateur pour continuer l'installation. 7. Une fois terminé, redémarrez l'ordinateur. 8. Arrivez enfin sur le bureau et l'installation du système est terminée. Installation en un clic du système win7

2023-07-16 commentaire 0  1202

Présentation de l'article：:本篇文章主要介绍了php-插入排序，对于PHP教程有兴趣的同学可以参考一下。

2016-08-08 commentaire 0  1057

Présentation de l'article：charles抓取eclipse中的请求

2016-12-02 commentaire 0  1689

Présentation de l'article：图解找出PHP配置文件php.ini的路径的方法，。图解找出PHP配置文件php.ini的路径的方法， 近来，有不博友问php.ini存在哪个目录下？或者修改php.ini以后为何没有生效？基于以上两个问题，

2016-07-13 commentaire 0  804

Présentation de l'article：IT House a rapporté le 14 juillet que Huawei avait récemment lancé le « stockage de lac de données d'apprentissage profond OceanStorA310 » et la « machine tout-en-un hyper-convergée de formation/poussée FusionCubeA3000 » de nouveaux produits commerciaux de stockage d'IA. Les responsables ont déclaré que « ces deux produits peuvent être utilisés ». pour la formation de base des modèles d'IA." , la formation sur les modèles industriels, ainsi que la formation et l'inférence des modèles de scénarios segmentés fournissent un nouvel élan. " scénarios de lac pour réaliser une régression des données. Gestion massive des données dans l'ensemble du processus d'IA, de la collecte et du prétraitement à la formation du modèle et à l'application d'inférence. Officiellement déclaré que l'OceanStorA310 à cadre unique 5U prend en charge les 400 Go/s les plus élevés du secteur.

2023-07-16 commentaire 0  1533

Présentation de l'article：PHP中exec函数和shell_exec函数的区别，execshell_exec。PHP中exec函数和shell_exec函数的区别，execshell_exec 这两个函数都是执行Linux命令函数，不同的是获取返回结果不一样，exec只能获取最后一行数

2016-07-13 commentaire 0  1050

Présentation de l'article：Nginx服务器之Nginx与tomcat结合访问jsp

2016-12-02 commentaire 0  1806

Présentation de l'article：:本篇文章主要介绍了PHP函数容器ing...，对于PHP教程有兴趣的同学可以参考一下。

2016-08-08 commentaire 0  1097

Présentation de l'article：PHP面向对象程序设计之接口用法，php面向对象程序设计。PHP面向对象程序设计之接口用法，php面向对象程序设计 接口是PHP面向对象程序设计中非常重要的一个概念。本文以实例形式较为详细的讲述

2016-07-13 commentaire 0  982

Présentation de l'article：PHP面向对象程序设计之类常量用法实例，sed用法实例。PHP面向对象程序设计之类常量用法实例，sed用法实例 类常量是PHP面向对象程序设计中非常重要的一个概念，牢固掌握类常量有助于进一步提

2016-07-13 commentaire 0  1017

Présentation de l'article：Java教程—int与Integer的区别

2016-12-02 commentaire 0  1987

Présentation de l'article：Voici une solution client JAVASCRIPT pour obtenir des URL avec des paramètres QUESTRING, qui est équivalente au request.querystring d'ASP et au $_GET de PHP.

2017-04-24 commentaire 0  4132

Présentation de l'article：JavaWeb学习总结_Servlet开发

2016-12-02 commentaire 0  1934