課程 中級 11327
課程介紹：《自學IT網Linux負載平衡影片教學》主要透過對web,lvs以及在nagin下對Linux進行腳本操作來實現Linux負載平衡。
解決問題2003（HY000）：無法連接到MySQL伺服器' db_mysql：3306'（111）的方法
2023-09-05 11:18:47 0 1 821
2023-09-05 14:46:42 0 1 724
2023-09-05 15:18:28 0 1 613
2023-09-05 15:06:32 0 1 577
課程介紹：K-近鄰演算法什麼是k-近鄰演算法？就是根據你的鄰居推斷出你的類別概念：KNearestNeighbor演算法又叫KNN演算法，這個演算法是機器學習裡面一個比較經典的演算法，整體來說KNN演算法是相對比較容易理解的演算法。定義如果一個樣本在特徵空間中的k個最相似(即特徵空間中最鄰近)的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別。資料來源：KNN演算法最早是由Cover和Hart提出的一種分類演算法距離公式兩個樣本的距離可以透過以下公式計算，又叫歐式距離，關於距離公式會在後面進行討論線性迴歸應用場景為：房價預測
2023-05-02 評論 0 835
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 0 759
課程介紹：如何用PHP實作K近鄰演算法K近鄰演算法是一種簡單且常用的機器學習演算法，廣泛應用於分類與迴歸問題。它的基本原理是透過計算待分類樣本與已知樣本之間的距離，將待分類樣本歸類為距離最近的K個已知樣本所屬的類別。在本文中，我們將介紹如何用PHP實作K近鄰演算法，並提供程式碼範例。資料準備首先，我們需要準備已知樣本資料和待分類樣本資料。已知樣本資料包含類別和特徵值，待分類樣本數
2023-07-07 評論 0 1129
課程介紹：如何使用分治法在PHP中解決最近點對問題並獲得最優解？最近點對問題（closestpairproblem）是指在一個給定的平面上，找出距離最近的兩個點對。這個問題在計算幾何學中非常常見，並且有許多解決方法。其中一個常用的方法是分治法（divideandconquer）。分治法是一種將問題劃分成更小規模子問題的方法，並且透過遞歸地解決子問題來解決原始問
2023-09-20 評論 0 1477
課程介紹：距離度量是有監督和無監督學習演算法的基礎，包括k近鄰、支援向量機和k均值聚類等。距離測量的選擇會影響我們的機器學習結果，因此考慮哪種測量最適合這個問題是很重要的。因此，我們在決定使用哪種測量方法時應該謹慎。但在做出決定之前，我們需要了解距離測量是如何運作的，以及我們可以從哪些測量中進行選擇。本文將簡要介紹常用的距離度量方法、它們的工作原理、如何用Python計算它們以及何時使用它們。這樣可以加深知識和理解，提高機器學習演算法和結果。在更深入地研究不同的距離測量之前，我們先要有一個關於它們如何運作以及如
2023-04-16 評論 0 1513
