강의 중급  13521

코스소개：본 과정에서는 코드 재사용을 용이하게 하기 위해 짧고 간결한 언어를 사용하여 모듈식으로 쇼핑몰을 개발합니다. 동시에 하나의 기능을 구현하기 위해 관련 없는 다른 기능을 배우는 데 많은 시간을 할애할 필요가 없습니다. 하나 완전한 쇼핑몰 프로젝트는 학생들이 연습하기에 매우 적합합니다.

강의 고급의  13139

코스소개：무한 분류는 일상적인 응용 프로그램에서 매우 일반적이며 웹 사이트 분류는 이에 의존합니다. 본 과정에서는 향후 학습 및 사용에 도움이 되도록 무한 분류의 사용 시나리오와 일반적인 구현 방법을 자세히 설명합니다.

강의 고급의  32938

코스소개：무한 분류는 일상적인 응용 프로그램에서 매우 일반적이며 웹 사이트 분류는 이에 의존합니다. 본 과정에서는 향후 학습 및 사용에 도움이 되도록 무한 분류의 사용 시나리오와 일반적인 구현 방법을 자세히 설명합니다.

강의 고급의  8453

코스소개："PHP 개발 분류 기술 튜토리얼"에서는 PHP 무제한 분류 기술에 대해 설명합니다. 다단계 분류 연계 효과를 달성합니다.

강의 중급  40327

코스소개：인터뷰에서 우리는 어떤 알고리즘을 알고 있는지 묻는 질문을 자주 받습니다. 이 코스에서는 PHP 중국어가 여러분을 위해 몇 가지 일반적인 고전 알고리즘을 녹음하고 비디오를 통해 그 구현 원리를 자세히 설명했습니다. 대다수의 PHP 학습자와 면접관에게 도움이 되기를 바랍니다.

코스소개：알고리즘 분류는 특정 작업에 가장 적합한 알고리즘을 선택하는 데 도움이 되므로 개발자는 코드를 최적화하고 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다. 컴퓨터 과학에서 알고리즘은 문제를 해결하거나 특정 작업을 수행하는 데 사용되는 잘 정의된 명령 집합입니다. 이러한 알고리즘의 효율성과 효과는 프로그램의 전반적인 성능을 결정하는 데 매우 중요합니다. 이 기사에서는 알고리즘을 분류하는 두 가지 일반적인 방법, 즉 시간 복잡도와 설계 기술을 기반으로 설명합니다. 구문 기본 함수의 구문은 두 메서드의 코드에서 -intmain(){//Yourcodehere} 알고리즘을 사용하여 해결해야 할 문제를 결정합니다. 알고리즘을 분류하는 데 적합한 방법을 선택하세요. 선택한 방법을 사용하여 C++로 코드를 작성합니다. 코드를 컴파일하고 실행합니다. 출력을 분석합니다. 시간 복합체

2023-09-07 논평 0  972

코스소개：기계 학습 분류 알고리즘은 데이터 마이닝, 인공 지능 및 기타 분야에서 널리 사용되는 알고리즘입니다. 데이터를 분류하고 예측해 실질적인 문제 해결에 도움을 줄 수 있어 현대 인공지능 기술에서 중요한 역할을 한다. 일반적으로 사용되는 일부 기계 학습 분류 알고리즘을 아래에 간략하게 소개합니다. 1. 결정 트리 분류기 결정 트리는 트리 구조를 기반으로 하는 분류기입니다. 데이터 세트를 여러 하위 세트로 나누어 분류를 수행합니다. 각 하위 세트는 트리의 노드에 해당하며 궁극적으로 완전한 의사결정 트리를 형성합니다. 분류 과정에서는 결정 트리를 특징 값에 따라 리프 노드에 도달할 때까지 계층별로 탐색하여 최종 분류 결과를 얻습니다. 의사결정 트리 분류기는 이해하고 해석하기 쉽다는 장점이 있지만 과적합 문제가 발생하기 쉽습니다.

2024-01-24 논평 0  617

코스소개：C#을 이용한 군집 분석 알고리즘 작성 방법 1. 개요 군집 분석은 유사한 데이터 포인트를 군집으로 그룹화하여 서로 다른 데이터 포인트를 분리하는 데이터 분석 방법입니다. 기계 학습 및 데이터 마이닝 분야에서 클러스터 분석은 일반적으로 분류기를 구축하고, 데이터 구조를 탐색하고, 숨겨진 패턴을 찾아내는 데 사용됩니다. 이 기사에서는 C#을 사용하여 클러스터 분석 알고리즘을 작성하는 방법을 소개합니다. K-평균 알고리즘을 예제 알고리즘으로 사용하고 구체적인 코드 예제를 제공하겠습니다. 2. K-평균 알고리즘 소개 K-평균 알고리즘은 가장 일반적으로 사용되는 알고리즘입니다.

2023-09-19 논평 0  742

코스소개：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  747

코스소개：C#을 사용하여 베이지안 분류 알고리즘을 작성하는 방법 베이지안 분류 알고리즘은 일반적으로 사용되는 기계 학습 알고리즘으로 베이즈 정리를 기반으로 하며 통계적 방법을 사용하여 분류를 예측합니다. 실제 응용 프로그램에서는 C#을 사용하여 베이지안 분류 알고리즘을 작성하여 다양한 분류 문제를 해결할 수 있습니다. 이 문서에서는 C#을 사용하여 베이지안 분류 알고리즘을 작성하는 방법을 소개하고 특정 코드 예제를 제공합니다. 1단계: 훈련 데이터 준비 먼저 레이블이 지정된 훈련 데이터 세트를 준비해야 합니다. 훈련 데이터 세트에는 여러 인스턴스가 포함되어 있으며 각 인스턴스는 여러 기능으로 구성됩니다.

2023-09-19 논평 0  1320