课程 中级 11326
课程介绍：《自学IT网Linux负载均衡视频教程》主要通过对web,lvs以及在nagin下对Linux进行脚本操作来实现Linux负载均衡。
解决问题2003（HY000）：无法连接到MySQL服务器' 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
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2023-09-05 15:06:32 0 1 577
课程介绍：K-近邻算法什么是k-近邻算法？就是根据你的邻居推断出你的类别概念：KNearestNeighbor算法又叫KNN算法，这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法，总体来说KNN算法是相对比较容易理解的算法。定义如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。来源：KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法距离公式两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧式距离，关于距离公式会在后面进行讨论线性回归应用场景为：房价预测
2023-05-02 评论 0 835
课程介绍：KNN算法是一种简单易用的分类算法，适用于小规模数据集和低维特征空间。它在图像分类、文本分类等领域中表现出色，因其实现简单、易于理解而备受青睐。KNN算法的基本思想是通过比较待分类样本的特征与训练样本的特征，找到最接近的K个邻居，并根据这K个邻居的类别确定待分类样本的类别。KNN算法中使用已标记好类别的训练集和待分类的测试集。KNN算法的分类过程包括以下几个步骤：首先，计算待分类样本与所有训练样本之间的距离；其次，选择距离最近的K个邻居；然后，根据K个邻居的类别进行投票，得出待分类样本的类别；最
2024-01-23 评论 0 759
课程介绍：如何用PHP实现K近邻算法K近邻算法是一种简单且常用的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。它的基本原理是通过计算待分类样本与已知样本之间的距离，将待分类样本归为距离最近的K个已知样本所属的类别。在本文中，我们将介绍如何用PHP实现K近邻算法，并提供代码示例。数据准备首先，我们需要准备已知样本数据和待分类样本数据。已知样本数据包含类别和特征值，待分类样本数
2023-07-07 评论 0 1129
课程介绍：如何使用分治法在PHP中解决最近点对问题并获得最优解？最近点对问题（closestpairproblem）是指在一个给定的平面上，找到距离最近的两个点对。这个问题在计算几何学中非常常见，并且有许多解决方法。其中一种常用的方法是分治法（divideandconquer）。分治法是一种将问题划分成更小规模子问题的方法，并且通过递归地解决子问题来解决原始问
2023-09-20 评论 0 1476
课程介绍：距离度量是有监督和无监督学习算法的基础，包括k近邻、支持向量机和k均值聚类等。距离度量的选择影响我们的机器学习结果，因此考虑哪种度量最适合这个问题是很重要的。因此，我们在决定使用哪种测量方法时应该谨慎。但在做出决定之前，我们需要了解距离测量是如何工作的，以及我们可以从哪些测量中进行选择。本文将简要介绍常用的距离度量方法、它们的工作原理、如何用Python计算它们以及何时使用它们。这样可以加深知识和理解，提高机器学习算法和结果。在更深入地研究不同的距离测量之前，我们先要有一个关于它们如何工作以及如
2023-04-16 评论 0 1513
