コース 中級 11328
コース紹介:「独習 IT ネットワーク Linux ロード バランシング ビデオ チュートリアル」では、主に nagin の下で Web、lvs、Linux 上でスクリプト操作を実行することで Linux ロード バランシングを実装します。
コース 上級 17632
コース紹介:「Shangxuetang MySQL ビデオチュートリアル」では、MySQL データベースのインストールから使用までのプロセスを紹介し、各リンクの具体的な操作を詳しく紹介します。
コース 上級 11339
コース紹介:「Brothers Band フロントエンド サンプル表示ビデオ チュートリアル」では、誰もが HTML5 と CSS3 を使いこなせるように、HTML5 と CSS3 テクノロジーのサンプルを紹介します。
問題 2003 (HY000) を修正する方法: MySQL サーバー 'db_mysql:3306' に接続できません (111)
2023-09-05 11:18:47 0 1 821
2023-09-05 14:46:42 0 1 724
CSS グリッド: 子コンテンツが列幅をオーバーフローした場合に新しい行を作成する
2023-09-05 15:18:28 0 1 613
AND、OR、NOT 演算子を使用した PHP 全文検索機能
2023-09-05 15:06:32 0 1 577
2023-09-05 15:34:44 0 1 1002
コース紹介:K 最近傍アルゴリズム k 最近傍アルゴリズムとは何ですか?これは、近傍に基づいてカテゴリの概念を推論することです。KNearestNeighbor アルゴリズムは、KNN アルゴリズムとも呼ばれます。このアルゴリズムは、機械学習では比較的古典的なアルゴリズムです。一般に、KNN アルゴリズムは、比較的理解しやすいアルゴリズムです。定義: サンプルが特徴空間内の k 個の最も類似した (つまり、特徴空間内の最近傍の) サンプルの中の特定のカテゴリに属する場合、そのサンプルもこのカテゴリに属します。出典: KNN アルゴリズムは、Cover と Hart によって分類アルゴリズムとして最初に提案されました 距離式 2 つのサンプル間の距離は、次の式で計算できます (ユークリッド距離とも呼ばれます) 距離式については後述します 線形回帰の適用シナリオは: 住宅価格の予測
2023-05-02 コメント 0 835
コース紹介:KNN アルゴリズムは、小規模なデータセットや低次元の特徴空間に適した、シンプルで使いやすい分類アルゴリズムです。画像分類やテキスト分類などの分野で優れたパフォーマンスを発揮し、実装の簡単さと理解のしやすさで人気があります。 KNN アルゴリズムの基本的な考え方は、分類されるサンプルの特性とトレーニング サンプルの特性を比較することによって最も近い K 個の近傍を見つけ、これらのカテゴリに基づいて分類されるサンプルのカテゴリを決定することです。近所のKさん。 KNN アルゴリズムは、ラベル付けされたカテゴリを含むトレーニング セットと分類されるテスト セットを使用します。 KNN アルゴリズムの分類プロセスには次のステップが含まれます: まず、分類されるサンプルとすべてのトレーニング サンプルの間の距離を計算します。次に、K 個の最近傍を選択します。次に、K 個の最近傍のカテゴリに従って投票して、分類サンプル カテゴリ; ほとんどの
2024-01-23 コメント 0 759
コース紹介:PHP で K 近傍アルゴリズムを実装する方法 K 近傍アルゴリズムは、分類および回帰問題で広く使用されている、シンプルで一般的に使用される機械学習アルゴリズムです。その基本原理は、分類対象サンプルと既知サンプルとの距離を計算することにより、最も近いK個の既知サンプルが属するカテゴリに分類対象サンプルを分類することである。この記事では、PHP で K 最近傍アルゴリズムを実装する方法とコード例を紹介します。データの準備 まず、既知のサンプルデータと分類対象のサンプルデータを準備する必要があります。サンプルデータにはカテゴリと特徴量が含まれていることが知られており、分類されるサンプルの数は
2023-07-07 コメント 0 1129
コース紹介:PHP で分割統治法を使用して最近接点ペア問題を解決し、最適な解を得るにはどうすればよいですか?最近接ペア問題とは、指定された平面上で 2 つの最近接点のペアを見つけることを指します。この問題は計算幾何学では非常に一般的な問題であり、多くの解決策があります。よく使用される方法の 1 つは分割統治です。分割統治とは、問題をより小さなサブ問題に分割し、そのサブ問題を再帰的に解決することで元の問題を解決する方法です。
2023-09-20 コメント 0 1477
コース紹介:距離測定は、k 最近傍法、サポート ベクター マシン、k 平均法クラスタリングなどの教師あり学習アルゴリズムと教師なし学習アルゴリズムの基礎です。距離メトリックの選択は機械学習の結果に影響するため、どのメトリックが問題に最適であるかを検討することが重要です。したがって、どの測定方法を使用するかを決定する際には注意が必要です。しかし、決定を下す前に、距離測定がどのように機能するのか、またどのような測定値を選択できるのかを理解する必要があります。この記事では、一般的に使用される距離の尺度、その仕組み、Python での距離の計算方法、およびいつ使用するかを簡単に紹介します。これにより、知識と理解が深まり、機械学習のアルゴリズムと結果が向上します。さまざまな距離測定について詳しく説明する前に、まずそれらがどのように機能し、どのように測定されるのかについて概要を理解しましょう。
2023-04-16 コメント 0 1513