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기사 소개：K-최근접이웃 알고리즘 k-최근접이웃 알고리즘이란? KNearestNeighbor 알고리즘은 KNN 알고리즘이라고도 합니다. 일반적으로 KNN 알고리즘은 비교적 이해하기 쉬운 알고리즘입니다. 정의: 샘플이 특징 공간에서 가장 유사한 k개의(즉, 특징 공간에서 가장 가까운 이웃) 샘플 중 특정 범주에 속하면 해당 샘플도 이 범주에 속합니다. 출처: KNN 알고리즘은 분류 알고리즘으로 Cover와 Hart가 처음 제안했습니다. 두 샘플 간의 거리는 유클리드 거리라고도 하는 다음 공식으로 계산할 수 있습니다. 거리 공식은 나중에 설명합니다. 는: 집값 예측

2023-05-02 논평 0 835

KNN 알고리즘 분류의 기본 원리 및 예시

기사 소개：KNN 알고리즘은 소규모 데이터 세트 및 저차원 특징 공간에 적합한 간단하고 사용하기 쉬운 분류 알고리즘입니다. 이미지 분류, 텍스트 분류 등의 분야에서 우수한 성능을 발휘하며 구현이 간단하고 이해가 쉽다는 점에서 선호됩니다. KNN 알고리즘의 기본 아이디어는 분류할 샘플의 특성과 훈련 샘플의 특성을 비교하여 가장 가까운 K개의 이웃을 찾고, 이러한 범주를 기반으로 분류할 샘플의 카테고리를 결정하는 것입니다. K 이웃. KNN 알고리즘은 분류된 범주가 있는 훈련 세트와 분류할 테스트 세트를 사용합니다. KNN 알고리즘의 분류 프로세스는 다음 단계를 포함합니다. 먼저 분류할 샘플과 모든 훈련 샘플 사이의 거리를 계산합니다. 두 번째로 K개의 가장 가까운 이웃을 선택한 다음 K개의 이웃의 범주에 따라 투표합니다. 분류 샘플 카테고리;

2024-01-23 논평 0 759

PHP에서 K 최근접 이웃 알고리즘을 구현하는 방법

기사 소개：K-최근접 이웃 알고리즘을 PHP에서 구현하는 방법 K-최근접 이웃 알고리즘은 분류 및 회귀 문제에 널리 사용되는 간단하고 일반적으로 사용되는 기계 학습 알고리즘입니다. 기본 원리는 분류할 샘플과 알려진 샘플 사이의 거리를 계산하여 가장 가까운 K개의 알려진 샘플이 속하는 범주로 분류할 샘플을 분류하는 것입니다. 이 글에서는 K-최근접 이웃 알고리즘을 PHP에서 구현하는 방법을 소개하고 코드 예제를 제공합니다. 데이터 준비 먼저 알려진 샘플 데이터와 분류할 샘플 데이터를 준비해야 합니다. 샘플 데이터에는 카테고리와 특징값이 포함되어 있으며, 분류할 샘플의 개수는 다음과 같은 것으로 알려져 있습니다.

2023-07-07 논평 0 1129

분할 및 정복 방법을 사용하여 PHP에서 가장 가까운 점 쌍 문제를 해결하고 최적의 솔루션을 얻는 방법은 무엇입니까?

기사 소개：분할 및 정복 방법을 사용하여 PHP에서 가장 가까운 점 쌍 문제를 해결하고 최적의 솔루션을 얻는 방법은 무엇입니까? 가장 가까운 쌍 문제는 주어진 평면에서 가장 가까운 두 점 쌍을 찾는 것을 의미합니다. 이 문제는 계산 기하학에서 매우 일반적이며 많은 해결책이 있습니다. 일반적으로 사용되는 방법 중 하나는 분할 정복입니다. 분할 정복은 문제를 더 작은 하위 문제로 나누고 하위 문제를 재귀적으로 해결하여 원래 문제를 해결하는 방법입니다.

2023-09-20 논평 0 1476

기계 학습에서 일반적으로 사용되는 10가지 거리 측정 방법

기사 소개：거리 측정은 k-최근접 이웃, 지원 벡터 머신, k-평균 클러스터링을 포함한 지도 및 비지도 학습 알고리즘의 기초입니다. 거리 측정항목의 선택은 기계 학습 결과에 영향을 미치므로 문제에 가장 적합한 측정항목을 고려하는 것이 중요합니다. 그러므로 어떤 측정 방법을 사용할지 결정할 때는 주의해야 합니다. 하지만 결정을 내리기 전에 거리 측정이 어떻게 작동하는지, 어떤 측정을 선택할 수 있는지 이해해야 합니다. 이 기사에서는 일반적으로 사용되는 거리 측정 방법, 작동 방식, Python에서 계산하는 방법 및 사용 시기를 간략하게 소개합니다. 이를 통해 지식과 이해가 깊어지고 기계 학습 알고리즘과 결과가 향상됩니다. 다양한 거리 측정에 대해 자세히 알아보기 전에 먼저 작동 방식과 방법에 대한 개요를 살펴보겠습니다.

2023-04-16 논평 0 1513

단어 벡터 임베딩의 자세한 예

기사 소개：단어 벡터 임베딩에는 대규모 텍스트 말뭉치의 효율적인 처리가 필요합니다. word2vec. 간단한 방법으로, 단어는 원-핫 인코딩 학습 시스템으로 전송되며, 길이는 어휘 길이의 벡터이고, 단어의 해당 위치 요소는 1이고, 다른 요소는 0이다. 벡터 차원은 매우 높으며 서로 다른 단어의 의미적 연관성을 설명할 수 없습니다. 동시 발생은 단어를 나타내고, 의미론적 연관을 해결하고, 대규모 텍스트 코퍼스를 탐색하고, 각 단어의 특정 거리 내에 있는 주변 단어를 계산하고, 정규화된 주변 단어 수로 각 단어를 나타냅니다. 문맥상 비슷한 단어

2017-06-21 논평 0 3116

근사 최근접 탐색에 지역 구분 해싱 적용

기사 소개：LSH(Locality Sensitive Hashing)는 최근접 이웃 검색을 위한 방법으로, 특히 고차원 공간의 데이터에 적합합니다. 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 많은 실제 응용 프로그램에서 데이터 포인트의 차원은 매우 높을 수 있습니다. 고차원 공간에서는 유클리드 거리와 같은 전통적인 거리 측정 방법은 더 이상 효과적이지 않으며 전통적인 선형 검색 방법은 비효율적입니다. 따라서 이 문제를 해결하려면 효율적인 알고리즘이 필요합니다. LSH의 기본 아이디어는 해시 함수를 통해 유사한 데이터 포인트를 유사한 해시 버킷에 매핑하는 것입니다. 이런 방식으로 전체 데이터 세트를 순회하는 대신 유사한 해시 버킷에서만 검색하면 되므로 검색 효율성이 크게 향상됩니다. LSH 알고리즘의 핵심은 적합한 해시 함수를 설계하는 것입니다. 해시 함수는 두 가지 특성을 가져야 합니다: 첫째, 유사성

2024-01-23 논평 0 550

컴퓨터에 win7 운영 체제를 설치하는 방법

기사 소개：컴퓨터 운영 체제 중에서 WIN7 시스템은 매우 고전적인 컴퓨터 운영 체제인데, win7 시스템을 설치하는 방법은 무엇입니까? 아래 편집기에서는 컴퓨터에 win7 시스템을 설치하는 방법을 자세히 소개합니다. 1. 먼저 Xiaoyu 시스템을 다운로드하고 데스크탑 컴퓨터에 시스템 소프트웨어를 다시 설치하십시오. 2. win7 시스템을 선택하고 "이 시스템 설치"를 클릭합니다. 3. 그런 다음 win7 시스템의 이미지 다운로드를 시작합니다. 4. 다운로드 후 환경을 배포하고 완료 후 지금 다시 시작을 클릭합니다. 5. 컴퓨터를 다시 시작하면 Windows 관리자 페이지가 나타납니다. 두 번째 페이지를 선택합니다. 6. 설치를 계속하려면 컴퓨터 PE 인터페이스로 돌아갑니다. 7. 완료 후 컴퓨터를 다시 시작합니다. 8. 마지막으로 바탕 화면으로 이동하면 시스템 설치가 완료됩니다. win7 시스템의 원클릭 설치

2023-07-16 논평 0 1202

PHP 삽입 정렬

기사 소개：:이 글은 주로 php-insertion sort를 소개하고 있으며, PHP 튜토리얼에 관심이 있는 학생들은 참고하시기 바랍니다.

2016-08-08 논평 0 1057

Charles는 Eclipse에서 요청을 캡처합니다.

기사 소개：Charles는 Eclipse에서 요청을 캡처합니다.

2016-12-02 논평 0 1689

图解找出PHP配置文件php.ini的路径的方法，_PHP教程

기사 소개：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 논평 0 804

Huawei는 1,200만 IOPS 성능을 지원하는 두 가지 새로운 상용 AI 대형 모델 스토리지 제품을 출시했습니다.

기사 소개：IT하우스는 화웨이가 최근 새로운 상용 AI 스토리지 제품 'OceanStorA310 딥러닝 데이터 레이크 스토리지'와 'FusionCubeA3000 트레이닝/푸싱 하이퍼컨버지드 올인원 머신'을 출시했다고 14일 보도했다. AI 모델.", 산업 모델 훈련, 분할된 시나리오 모델 훈련 및 추론은 새로운 모멘텀을 제공합니다. ▲ 사진 출처 Huawei IT Home 요약: OceanStorA310 딥 러닝 데이터 레이크 스토리지는 주로 데이터 회귀를 달성하기 위해 기본/산업 대형 모델 데이터 레이크 시나리오를 지향합니다. . 수집, 전처리부터 모델 학습, 추론 적용까지 AI 전 과정에 걸쳐 대규모 데이터 관리가 가능합니다. OceanStorA310 단일 프레임 5U가 업계 최고 400GB/s를 지원한다고 공식적으로 밝혔습니다.

2023-07-16 논평 0 1533

PHP中exec函数和shell_exec函数的区别，execshell_exec_PHP教程

기사 소개：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 논평 0 1050