Kursus Pertengahan  11326

Pengenalan Kursus："Tutorial Video Pengimbangan Beban Linux Rangkaian IT Kajian sendiri" terutamanya melaksanakan pengimbangan beban Linux dengan melaksanakan operasi skrip pada web, lvs dan Linux di bawah nagin.

Kursus Maju  17632

Pengenalan Kursus："Tutorial Video MySQL Shang Xuetang" memperkenalkan anda kepada proses dari pemasangan hingga menggunakan pangkalan data MySQL, dan memperkenalkan operasi khusus setiap pautan secara terperinci.

Kursus Maju  11338

Pengenalan Kursus："Tutorial Video Paparan Contoh Bahagian Hadapan Brothers Band" memperkenalkan contoh teknologi HTML5 dan CSS3 kepada semua orang, supaya semua orang boleh menjadi lebih mahir dalam menggunakan HTML5 dan CSS3.

Pengenalan Kursus：K-Algoritma Jiran Terdekat Apakah itu Algoritma Jiran Terdekat k? Ia adalah untuk membuat kesimpulan konsep kategori anda berdasarkan jiran anda: algoritma KNearestNeighbor juga dipanggil algoritma KNN Algoritma ini adalah algoritma yang agak klasik dalam pembelajaran mesin Secara umumnya, algoritma KNN adalah algoritma yang agak mudah difahami. Definisi: Jika sampel tergolong dalam kategori tertentu antara sampel k yang paling serupa (iaitu jiran terdekat dalam ruang ciri) dalam ruang ciri, maka sampel itu juga tergolong dalam kategori ini. Sumber: Algoritma KNN pertama kali dicadangkan oleh Cover dan Hart sebagai algoritma klasifikasi Jarak antara dua sampel boleh dikira dengan formula berikut, juga dipanggil jarak Euclidean. Senario aplikasi regresi linear ialah: ramalan harga rumah

2023-05-02 komen 0  835

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  759

Pengenalan Kursus：Bagaimana untuk melaksanakan algoritma jiran terdekat K dalam PHP Algoritma jiran terdekat K ialah algoritma pembelajaran mesin yang mudah dan biasa digunakan yang digunakan secara meluas dalam masalah klasifikasi dan regresi. Prinsip asasnya adalah untuk mengelaskan sampel yang akan dikelaskan ke dalam kategori di mana sampel K yang diketahui terdekat tergolong dengan mengira jarak antara sampel yang akan dikelaskan dan sampel yang diketahui. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara melaksanakan algoritma jiran terdekat K dalam PHP dan memberikan contoh kod. Penyediaan data Pertama, kita perlu menyediakan data sampel yang diketahui dan data sampel untuk dikelaskan. Adalah diketahui bahawa data sampel mengandungi kategori dan nilai ciri, dan bilangan sampel yang akan dikelaskan

2023-07-07 komen 0  1129

Pengenalan Kursus：Bagaimana untuk menyelesaikan masalah pasangan mata terdekat dalam PHP menggunakan kaedah bahagi dan takluk dan dapatkan penyelesaian yang optimum? Masalah pasangan terdekat merujuk kepada mencari dua pasangan titik terdekat pada satah tertentu. Masalah ini sangat biasa dalam geometri pengiraan dan mempunyai banyak penyelesaian. Salah satu kaedah yang biasa digunakan ialah divide andconquer. Divide and conquer ialah kaedah membahagikan masalah kepada sub-masalah yang lebih kecil dan menyelesaikan masalah asal dengan menyelesaikan sub-masalah secara rekursif.

2023-09-20 komen 0  1476

Pengenalan Kursus：Ukuran jarak adalah asas algoritma pembelajaran yang diselia dan tidak diselia, termasuk jiran terhampir k, mesin vektor sokongan dan pengelompokan k-means. Pilihan metrik jarak mempengaruhi hasil pembelajaran mesin kami, jadi adalah penting untuk mempertimbangkan metrik yang paling sesuai untuk masalah tersebut. Oleh itu, kita harus berhati-hati apabila memutuskan kaedah pengukuran yang akan digunakan. Tetapi sebelum kita membuat keputusan, kita perlu memahami cara pengukuran jarak berfungsi dan ukuran yang boleh kita pilih. Artikel ini akan memperkenalkan secara ringkas ukuran jarak yang biasa digunakan, cara ia berfungsi, cara mengiranya dalam Python dan masa untuk menggunakannya. Ini memperdalam pengetahuan dan pemahaman serta menambah baik algoritma dan hasil pembelajaran mesin. Sebelum kita menyelidiki dengan lebih mendalam tentang ukuran jarak yang berbeza, mari kita lihat gambaran keseluruhan tentang cara ia berfungsi dan cara

2023-04-16 komen 0  1513