Kursus Pertengahan  13531

Pengenalan Kursus：Kursus ini akan menggunakan bahasa yang pendek dan padat untuk membangunkan pusat membeli-belah secara modular untuk memudahkan penggunaan semula kod Tidak perlu menghabiskan banyak masa mempelajari fungsi lain yang tidak berkaitan untuk melaksanakan satu fungsi Pada masa yang sama, semua kursus digabungkan satu Projek pusat beli-belah yang lengkap amat sesuai untuk diamalkan oleh pelajar.

Kursus Maju  13146

Pengenalan Kursus：Pengelasan infinite adalah sangat biasa dalam aplikasi harian, dan klasifikasi laman web bergantung padanya Kursus ini akan menerangkan secara terperinci senario penggunaan dan kaedah pelaksanaan biasa klasifikasi infinite, untuk membantu pembelajaran dan penggunaan masa hadapan.

Kursus Maju  32947

Pengenalan Kursus：Pengelasan infinite adalah sangat biasa dalam aplikasi harian, dan klasifikasi laman web bergantung padanya Kursus ini akan menerangkan secara terperinci senario penggunaan dan kaedah pelaksanaan biasa klasifikasi infinite, untuk membantu pembelajaran dan penggunaan masa hadapan.

Kursus Maju  8457

Pengenalan Kursus："Tutorial Teknologi Pengelasan Pembangunan PHP" menerangkan teknologi pengelasan tanpa had PHP. Mencapai kesan kaitan klasifikasi berbilang peringkat.

Kursus Pertengahan  40337

Pengenalan Kursus：Dalam temu bual, kami sering ditanya apakah algoritma yang kami ketahui Dalam kursus ini, PHP Cina telah merekodkan beberapa algoritma klasik biasa untuk anda dan menerangkan prinsip pelaksanaannya secara terperinci melalui video. Saya harap ia dapat membantu majoriti pelajar PHP dan penemuduga.

Pengenalan Kursus：Pengelasan algoritma membantu dalam memilih algoritma yang paling sesuai untuk tugas tertentu, membolehkan pembangun mengoptimumkan kod mereka dan mencapai prestasi yang lebih baik. Dalam sains komputer, algoritma ialah set arahan yang jelas digunakan untuk menyelesaikan masalah atau melaksanakan tugas tertentu. Kecekapan dan keberkesanan algoritma ini adalah penting dalam menentukan prestasi keseluruhan program. Dalam artikel ini, kita akan membincangkan dua cara biasa untuk mengklasifikasikan algoritma, iaitu berdasarkan kerumitan masa dan berdasarkan teknik reka bentuk. Sintaks Sintaks fungsi utama menggunakan algoritma -intmain(){//Yourcodehere} dalam kod kedua-dua kaedah untuk menentukan masalah yang perlu diselesaikan. Pilih kaedah yang sesuai untuk mengklasifikasikan algoritma. Tulis kod dalam C++ menggunakan kaedah pilihan. Susun dan jalankan kod. Menganalisis output. kompleks masa

2023-09-07 komen 0  982

Pengenalan Kursus：Algoritma pengelas pembelajaran mesin ialah algoritma yang digunakan secara meluas dalam perlombongan data, kecerdasan buatan dan bidang lain. Ia boleh membantu menyelesaikan masalah praktikal dengan mengelaskan dan meramal data, dan oleh itu memainkan peranan penting dalam teknologi kecerdasan buatan moden. Beberapa algoritma pengelas pembelajaran mesin yang biasa digunakan akan diperkenalkan secara ringkas di bawah. 1. Pengelas pokok keputusan Pokok keputusan ialah pengelas berdasarkan struktur pokok. Ia melakukan pengelasan dengan membahagikan set data kepada berbilang subset, di mana setiap subset sepadan dengan nod pepohon, akhirnya membentuk pepohon keputusan yang lengkap. Semasa proses pengelasan, pokok keputusan dilalui lapisan demi lapisan mengikut nilai ciri sehingga mencapai nod daun, seterusnya memperoleh hasil pengelasan akhir. Pengelas pokok keputusan mempunyai kelebihan kerana mudah difahami dan ditafsirkan, tetapi mereka juga terdedah kepada masalah overfitting.

2024-01-24 komen 0  624

Pengenalan Kursus：Cara menulis algoritma analisis kelompok menggunakan C# 1. Gambaran Keseluruhan Analisis kelompok ialah kaedah analisis data yang memisahkan titik data yang tidak serupa antara satu sama lain dengan mengumpulkan titik data yang serupa ke dalam kelompok. Dalam bidang pembelajaran mesin dan perlombongan data, analisis kelompok biasanya digunakan untuk membina pengelas, meneroka struktur data dan mendedahkan corak tersembunyi. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan C# untuk menulis algoritma analisis kelompok. Kami akan menggunakan algoritma K-means sebagai contoh algoritma dan memberikan contoh kod khusus. 2. Pengenalan kepada algoritma K-means Algoritma K-means adalah yang paling biasa digunakan

2023-09-19 komen 0  751

Pengenalan Kursus：Algoritma KNN ialah algoritma pengelasan yang mudah dan mudah digunakan sesuai untuk set data berskala kecil dan ruang ciri berdimensi rendah. Ia berprestasi baik dalam bidang seperti klasifikasi imej dan klasifikasi teks, dan digemari kerana kesederhanaan pelaksanaan dan kemudahan pemahaman. Idea asas algoritma KNN adalah untuk mencari jiran K terdekat dengan membandingkan ciri-ciri sampel yang akan dikelaskan dengan ciri-ciri sampel latihan, dan menentukan kategori sampel yang akan dikelaskan berdasarkan kategori-kategori ini. K jiran. Algoritma KNN menggunakan set latihan dengan kategori berlabel dan set ujian untuk dikelaskan. Proses pengelasan algoritma KNN merangkumi langkah-langkah berikut: pertama, hitung jarak antara sampel yang akan dikelaskan dan semua sampel latihan kedua, pilih jiran terdekat K kemudian, undi mengikut kategori jiran K untuk mendapatkan; kategori sampel pengelasan;

2024-01-23 komen 0  755

Pengenalan Kursus：Cara menggunakan C# untuk menulis Algoritma pengelasan Bayesian ialah algoritma pembelajaran mesin yang biasa digunakan Ia berdasarkan teorem Bayes dan menggunakan kaedah statistik untuk membuat ramalan pengelasan. Dalam aplikasi praktikal, kita boleh menggunakan C# untuk menulis algoritma klasifikasi Bayesian untuk menyelesaikan pelbagai masalah klasifikasi. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan C# untuk menulis algoritma klasifikasi Bayesian dan memberikan contoh kod khusus. Langkah 1: Sediakan data latihan Mula-mula, kita perlu menyediakan set data latihan berlabel. Set data latihan mengandungi beberapa kejadian, setiap kejadian terdiri daripada berbilang ciri

2023-09-19 komen 0  1328