Présentation de l'article：余弦相似度实现—php数据分析 PHP实现

2016-10-14 commentaire 0  1382

Présentation de l'article：余弦相似度实现php数据分析 PHP实现

2016-11-29 commentaire 0  874

Présentation de l'article：Cet article présente principalement l'algorithme de calcul de similarité cosinus du moteur d'analyse de données PHP, et analyse les étapes de fonctionnement et les techniques de mise en œuvre associées du calcul de similarité cosinus PHP sous la forme d'exemples spécifiques. Les amis dans le besoin peuvent se référer à ce qui suit.

2017-09-03 commentaire 0  1541

Présentation de l'article：Comprendre les concepts et les principes de l'algorithme de similarité cosinus peut être largement utilisé dans l'analyse de données, la récupération d'informations, l'apprentissage automatique et d'autres domaines. Dans les applications pratiques, en tant que langage de programmation côté serveur couramment utilisé, comment PHP implémente-t-il l'algorithme de similarité cosinus ? Cet article explique comment utiliser PHP pour implémenter l'algorithme de similarité cosinus. 1. Concept et principe de l'algorithme de similarité cosinus L'algorithme de similarité cosinus est une méthode de calcul de similarité courante, utilisée pour calculer le degré de similarité entre deux vecteurs. L'idée principale est d'utiliser le cosinus de l'angle entre deux vecteurs comme leur similarité. phase cosinus

2023-03-31 commentaire 0  1069

Présentation de l'article：Cet article présente principalement l'algorithme de calcul de similarité cosinus du moteur d'analyse de données PHP, et analyse les étapes de fonctionnement et les techniques de mise en œuvre associées du calcul de similarité cosinus PHP sous la forme d'exemples spécifiques. Les amis dans le besoin peuvent se référer à ce qui suit.

2017-08-15 commentaire 0  2188

Présentation de l'article：Cet article présente principalement l'algorithme de calcul de similarité cosinus du moteur d'analyse de données PHP. Il analyse les étapes de fonctionnement et les techniques de mise en œuvre associées de PHP pour calculer la similarité cosinus sur la base d'exemples spécifiques. Les amis dans le besoin peuvent se référer à ce qui suit.

2017-08-08 commentaire 0  1251

Présentation de l'article：Cet article présente principalement l'algorithme de calcul de similarité cosinus du moteur d'analyse de données PHP. Il analyse les étapes de fonctionnement et les techniques de mise en œuvre associées du calcul de similarité cosinus PHP sur la base d'exemples spécifiques. J'espère que cela pourra aider tout le monde.

2018-01-30 commentaire 0  2607

Présentation de l'article：La similarité cosinus est une mesure de similarité entre les vecteurs. Mathématiquement, il est défini comme le produit scalaire de deux vecteurs divisé par le produit de leurs normes euclidiennes. Dans le domaine de l'apprentissage automatique, la similarité cosinusoïdale est largement utilisée dans des tâches telles que la classification de textes et les systèmes de recommandation pour comparer la similarité entre deux vecteurs. La similarité cosinus est calculée en calculant le cosinus de l'angle entre deux vecteurs. Notez que ces vecteurs sont généralement non nuls et existent dans l’espace produit interne. Cet article présentera ce qu'est la similarité cosinus ? et le rôle de la similarité cosinus. Qu'est-ce que la similarité cosinus ? La similarité cosinus est une technique de mesure de similarité couramment utilisée que l'on peut trouver dans plusieurs bibliothèques et outils tels que Matlab, SciKit-

2024-01-23 commentaire 0  1286

Présentation de l'article：En apprentissage automatique, une matrice de similarité est un outil mathématique utilisé pour mesurer la similarité entre des données. Il est généralement représenté par une matrice nxn, où n est le nombre d'échantillons dans l'ensemble de données. Les éléments de la matrice de similarité peuvent représenter la similarité ou la distance entre deux données. En analysant la matrice de similarité, nous pouvons identifier des modèles et des associations entre les données, puis effectuer des tâches telles que la classification et le regroupement. Les matrices de similarité sont largement utilisées dans les algorithmes d'apprentissage automatique, tels que les systèmes de recommandation, la reconnaissance d'images et d'autres domaines. La matrice de similarité peut être calculée par diverses méthodes, telles que la distance euclidienne, la similarité cosinusoïdale et le coefficient de corrélation. Parmi elles, la distance euclidienne est l’une des méthodes couramment utilisées pour calculer les matrices de similarité et est utilisée pour calculer la distance entre deux vecteurs. La similarité cosinus mesure l'angle entre deux vecteurs

2024-01-22 commentaire 0  1382

Présentation de l'article：Comment utiliser PHP pour implémenter le clustering et l'exploration de données Introduction : Le clustering et l'exploration de données sont des technologies couramment utilisées dans le domaine de l'analyse de données, qui peuvent nous aider à classer et à analyser de grandes quantités de données. Cet article expliquera comment utiliser le langage de programmation PHP pour implémenter le clustering et l'exploration de données, et joindra des exemples de code correspondants. 1. Qu'est-ce que le clustering et l'exploration de données ? Le clustering est le processus de division d'un ensemble d'objets en groupes ou clusters similaires. Les algorithmes de clustering regrouperont les données en fonction de leur similarité, rendant les données au sein d'un même groupe plus similaires, tandis que les données entre différents groupes sont plus différentes. Le clustering est souvent utilisé en nombres

2023-08-05 commentaire 0  667

Présentation de l'article：Avec le développement de la technologie du Big Data, l'analyse groupée, en tant que méthode importante d'analyse des données, a attiré de plus en plus d'attention. Dans le langage Python, il existe également de nombreuses bibliothèques et outils puissants d'analyse de cluster, tels que scikit-learn, pandas, etc. Aujourd'hui, nous allons présenter les techniques d'analyse de cluster en Python. 1. Qu'est-ce que l'analyse groupée ? L'analyse groupée est une méthode d'apprentissage non supervisée pour classer les données. Elle divise les points de données en plusieurs groupes en analysant les similitudes dans l'ensemble de données, afin de minimiser les différences entre les points de données au sein des groupes.

2023-06-10 commentaire 0  3510

Présentation de l'article：L'algorithme DBSCAN (Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise) est une méthode de clustering basée sur la densité qui peut regrouper des points de données présentant des caractéristiques similaires dans une classe et identifier les valeurs aberrantes. En Python, en appelant la fonction DBSCAN dans la bibliothèque scikit-learn, vous pouvez facilement implémenter cet algorithme et effectuer rapidement une analyse cluster sur les données. Cet article présentera Py en détail

2023-06-10 commentaire 0  4164

Présentation de l'article：Le clustering K-means est un algorithme de clustering non supervisé couramment utilisé, qui permet d'obtenir une similarité élevée au sein des clusters et une faible similarité entre les clusters en divisant l'ensemble de données en k clusters, chaque cluster contenant des points de données similaires. Cet article explique comment utiliser K-means pour le clustering non supervisé. 1. Principes de base du clustering K-means Le clustering K-means est un algorithme d'apprentissage non supervisé couramment utilisé. Son principe de base est de diviser les points de données en k clusters, de sorte que chaque point de données appartienne à l'un des clusters, et au sein du cluster. la similarité des points de données est aussi élevée que possible et la similarité entre les différents clusters est aussi faible que possible. Les étapes spécifiques sont les suivantes : 1. Initialisation : sélectionnez au hasard k points de données comme centres de cluster. 2. Affectation : attribuez chaque point de données au cluster où se trouve son centre de cluster le plus proche. 3. Mise à jour : recalculez le clustering de chaque cluster

2024-01-23 commentaire 0  1283

Présentation de l'article：Pour analyser en profondeur la différence entre la fonction lenb et la fonction len, des exemples de code spécifiques sont nécessaires. Dans le langage de programmation Python, les chaînes sont un type de données courant et les chaînes nécessitent souvent des opérations et des traitements associés. Dans le processus de traitement des chaînes, nous utilisons souvent la fonction permettant d'obtenir la longueur d'une chaîne. Python fournit deux fonctions intégrées pour obtenir la longueur d'une chaîne, à savoir la fonction lenb et la fonction len. Bien que leurs noms de fonctions soient très similaires, ils présentent en réalité des différences importantes dans la façon dont ils gèrent la longueur des chaînes.

2024-01-28 commentaire 0  1430

Présentation de l'article：L'intégration de données de réseau neuronal est une méthode de conversion de données de grande dimension (telles que des images, du texte, de l'audio, etc.) en vecteurs denses de basse dimension. L'importance est de mapper les données d'origine dans un espace vectoriel continu afin que les données présentant des caractéristiques similaires puissent être plus proches et les données présentant des caractéristiques différentes puissent être plus éloignées. Cette méthode d'intégration est très utile dans de nombreuses tâches d'apprentissage automatique, telles que la classification, le clustering, le calcul de similarité, etc. Grâce à l'intégration des données du réseau neuronal, nous pouvons capturer efficacement les similitudes entre les données et obtenir de meilleurs résultats lors d'une analyse et d'un traitement ultérieurs. L'intégration de données sur les réseaux neuronaux utilise généralement des modèles d'apprentissage profond tels que les réseaux neuronaux convolutifs, les réseaux neuronaux récurrents ou les modèles Transformer. Ces modèles sont capables d'extraire des fonctionnalités significatives à partir de données brutes et

2024-01-22 commentaire 0  1183

Présentation de l'article：La manipulation et l'analyse des données sont des aspects clés de la programmation, en particulier lorsque l'on travaille avec de grands ensembles de données. Un défi auquel les programmeurs sont souvent confrontés est de savoir comment présenter les données dans un format clair et organisé qui facilite la compréhension et l'analyse. Étant un langage polyvalent, Python fournit diverses techniques et bibliothèques pour imprimer des listes sous forme de données tabulaires, permettant ainsi une représentation visuellement attrayante des informations. L'impression d'une liste sous forme de données tabulaires implique de disposer les données en lignes et en colonnes, de la même manière qu'une structure tabulaire. Ce format facilite la comparaison et la compréhension des relations entre différents points de données. Que vous travailliez sur un projet d'analyse de données, génériez des rapports ou présentiez des informations aux parties prenantes, être capable d'imprimer une liste sous forme de tableau en Python est une compétence précieuse. Dans cet article, nous explorerons Python

2023-09-16 commentaire 0  1332

Présentation de l'article：Implémentation du framework Scrapy pour explorer les données Twitter Avec le développement d'Internet, les médias sociaux sont devenus l'une des plateformes les plus utilisées par les gens. En tant que l’un des plus grands réseaux sociaux au monde, Twitter génère chaque jour d’énormes quantités d’informations. Par conséquent, la manière d’utiliser les moyens techniques existants pour obtenir et analyser efficacement les données sur Twitter est devenue particulièrement importante. Scrapy est un framework open source Python conçu pour explorer et extraire des données sur des sites Web spécifiques. Comparé à d'autres frameworks similaires, Scrapy

2023-06-23 commentaire 0  2801

Présentation de l'article：En PHP, les objets et les tableaux sont deux types de données de base. Les objets constituent une partie importante des langages de programmation orientée objet (POO), qui nous permettent de combiner des données et des fonctions pour les rendre plus pratiques à utiliser. En revanche, un tableau est une collection non ordonnée pouvant contenir de nombreux types de données différents. Dans certains cas, nous pouvons avoir besoin de convertir des objets en tableaux pour effectuer certaines opérations ou faciliter la sortie, cet article se concentrera donc sur la façon de convertir des objets en tableaux en PHP. D'une manière générale, PHP propose deux manières de convertir des objets en tableaux, à savoir en utilisant des classes forcées

2023-05-23 commentaire 0  591

Présentation de l'article：PHP est un langage de script côté serveur couramment utilisé et l'utilisation d'opérateurs est très importante. Cet article expliquera en détail comment utiliser les opérateurs PHP et les problèmes courants, et fournira aux lecteurs un guide d'utilisation de type didacticiel. 1. Classification des opérateurs Opérateurs arithmétiques : utilisés pour mettre en œuvre des opérations arithmétiques de base. Opérateur d'affectation : utilisé pour attribuer des valeurs aux variables. Opérateurs de comparaison : utilisés pour comparer la taille, l'égalité, etc. entre deux valeurs. Opérateurs logiques : utilisés pour implémenter des opérations logiques, notamment AND, OR, NOT, etc. Opérateurs de bits : principalement utilisés pour traiter des données binaires.

2023-06-09 commentaire 0  1454

Présentation de l'article：Le 21 août, CNMO a remarqué que le célèbre lanceur d'alerte Digital Chat Station avait de nouveau publié des informations de configuration d'iQOO13. 1.iQOO13 Il est rapporté que l'iQOO13 sera équipé d'un écran direct 2KOLED de BOE. Les paramètres de l'écran sont similaires à ceux du BOE X1 et le contrôle à quatre lunettes étroites a été amélioré. BOE X1 BOE X1 sera dévoilé en 2023. Il s'agit du summum du champ d'affichage flexible de BOE. Il adopte un circuit de pixels LTPO de nouvelle génération auto-développé et une nouvelle technologie de dispositif électroluminescent. La luminosité maximale locale dépasse 2600 nits, la lunette inférieure minimale. est de 1,165 mm et prend en charge 2160 Hz ultra- Le mode de gradation PWM haute fréquence réalise de nouvelles percées en matière d'ultra-haute résolution, d'ultra-haute luminosité et de bordures ultra-étroites. Performances de base iQOO1

2024-08-21 commentaire 0  507