課程 中級  13522

課程介紹：本課程將會用短小精悍的語言，模組式的開發一個商城，方便大家代碼的複用，不需要為了一個功能的實現花費大量的時間學習其他不相關的功能，同時把所有課程組合在一起就是一個完整的商城項目，非常適合學員們來練手。

課程 高級  13140

課程介紹：無限級分類在日常的應用中非常的普遍，網站的分類都依靠它，本課程將會詳細的講解無限分類的使用場景及常用的實現方法，為了以後的學習使用帶來幫助。

課程 高級  32939

課程介紹：無限級分類在日常的應用中非常的普遍，網站的分類都依靠它，本課程將會詳細的講解無限分類的使用場景及常用的實現方法，為了以後的學習使用帶來幫助。

課程 高級  8453

課程介紹：《PHP開發之分類技術教程》說明PHP無限分類技術。實現一個多級分類連動的效果。

課程 中級  40327

課程介紹：面試中常被問到會什麼演算法，本課程php中文網為你錄製了一些常見的經典演算法，並且透過視訊形式為你詳解它們的實作原理。希望能夠幫助到廣大php學習者及面試者。

課程介紹：演算法的分類有助於選擇最適合特定任務的演算法，使開發人員能夠優化他們的程式碼並獲得更好的效能。在計算機科學中，演算法是一組明確定義的指令，用於解決問題或執行特定任務。這些演算法的效率和有效性對於確定程式的整體效能至關重要。在本文中，我們將討論兩種常見的演算法分類方法，即基於時間複雜度和基於設計技術。語法主要函數的語法在兩種方法的程式碼中使用-intmain(){//Yourcodehere}演算法來確定要解決的問題。選擇適當的方法來對演算法進行分類。使用選擇的方法在C++中編寫程式碼。編譯並執行程式碼。分析輸出。時間復

2023-09-07 評論 0  972

課程介紹：機器學習分類器演算法是一種被廣泛應用於資料探勘、人工智慧等領域的演算法。它可以透過對數據進行分類和預測來幫助解決實際問題，因此在現代人工智慧技術中扮演著重要角色。以下將簡單介紹一些常用的機器學習分類器演算法。一、決策樹分類器決策樹是一種基於樹狀結構的分類器。它透過將資料集劃分為多個子集來進行分類，其中每個子集對應樹的節點，最終形成一個完整的決策樹。在分類過程中，依照特徵的取值逐層向下遍歷決策樹，直到到達葉子節點，從而得到最終的分類結果。決策樹分類器具有易於理解和解釋的優點，但也容易出現過擬合問題。

2024-01-24 評論 0  617

課程介紹：如何使用C#編寫聚類分析演算法一、概述聚類分析是一種資料分析方法，透過將相似的資料點分組為簇，將不相似的資料點彼此分開。在機器學習和資料探勘領域，聚類分析常用於建構分類器、探索資料的結構以及挖掘隱藏的模式。本文將介紹如何使用C#撰寫聚類分析演算法。我們將使用K-means演算法作為範例演算法，並提供具體的程式碼範例。二、K-means演算法簡介K-means演算法是最常用

2023-09-19 評論 0  744

課程介紹：KNN演算法是一種簡單易用的分類演算法，適用於小規模資料集和低維特徵空間。它在圖像分類、文字分類等領域中表現出色，因其實現簡單、易於理解而備受青睞。 KNN演算法的基本思想是透過比較待分類樣本的特徵與訓練樣本的特徵，找到最接近的K個鄰居，並根據這K個鄰居的類別確定待分類樣本的類別。 KNN演算法中使用已標記好類別的訓練集和待分類的測試集。 KNN演算法的分類過程包括以下幾個步驟：首先，計算待分類樣本與所有訓練樣本之間的距離；其次，選擇距離最近的K個鄰居；然後，根據K個鄰居的類別進行投票，得出待分類樣本的類別；最

2024-01-23 評論 0  747

課程介紹：如何使用C#編寫貝葉斯分類演算法貝葉斯分類演算法是一種常用的機器學習演算法，它基於貝葉斯定理，透過統計學的方法進行分類預測。在實際應用中，我們可以使用C#來編寫貝葉斯分類演算法來解決各種分類問題。本文將介紹如何使用C#編寫貝葉斯分類演算法，並提供具體程式碼範例。步驟一：準備訓練資料首先，我們需要準備一份標籤的訓練資料集。訓練資料集包含若干個實例，每個實例由多個特徵組成

2023-09-19 評論 0  1320