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Knn

  • Knn matlab

    Knn 改進(jìn) 多核 譚鐵牛 說(shuō)明詳細(xì) 根據(jù)接收論文改寫(xiě)

    標(biāo)簽: PR matlab Knn

    上傳時(shí)間: 2016-04-07

    上傳用戶:zhxhao

  • Knn分類(lèi)器

    Knn分類(lèi)器,K近鄰分類(lèi)器,matlab版的

    標(biāo)簽: Knn 分類(lèi)器

    上傳時(shí)間: 2016-06-14

    上傳用戶:xiaoweithu

  • Knn職業(yè)預(yù)測(cè)

    基于Knn的職業(yè)預(yù)測(cè)用 Knn(k-nearst neighbors,Knn)作為機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的一種非?;镜乃惴?,其原理比較簡(jiǎn)單直接,被廣泛應(yīng)用于電影/音樂(lè)推薦等方面, Knn算法主要用于分類(lèi)任務(wù)中,用于基于新樣本與已有樣本的距離來(lái)為其賦以所屬的類(lèi)別,即使用一個(gè)新樣本k個(gè)近鄰的信息來(lái)對(duì)該無(wú)標(biāo)記的樣本進(jìn)行分類(lèi),k是Knn中最基本的參數(shù),表示任意數(shù)目的近鄰,在k確定后,Knn算法還依賴于一個(gè)帶標(biāo)注的訓(xùn)練集,對(duì)沒(méi)有分類(lèi)的測(cè)試集中的樣本進(jìn)行分類(lèi),Knn確定訓(xùn)練集中與該新樣本“距離”最近的k個(gè)訓(xùn)練集樣本,并將新樣本類(lèi)別判定到這k個(gè)近鄰中占比最大的那個(gè)類(lèi)中。

    標(biāo)簽: Knn職業(yè)預(yù)測(cè)

    上傳時(shí)間: 2020-07-08

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  • 物聯(lián)網(wǎng)中基于Knn和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的研究

    該文檔為物聯(lián)網(wǎng)中基于Knn和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的研究簡(jiǎn)介文檔,是一份很不錯(cuò)的參考資料,具有較高參考價(jià)值,感興趣的可以下載看看………………

    標(biāo)簽: 物聯(lián)網(wǎng)

    上傳時(shí)間: 2021-11-17

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  • Description: FASBIR(Filtered Attribute Subspace based Bagging with Injected Randomness) is a variant

    Description: FASBIR(Filtered Attribute Subspace based Bagging with Injected Randomness) is a variant of Bagging algorithm, whose purpose is to improve accuracy of local learners, such as Knn, through multi-model perturbing ensemble. Reference: Z.-H. Zhou and Y. Yu. Ensembling local learners through multimodal perturbation. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part B: Cybernetics, 2005, vol.35, no.4, pp.725-735.

    標(biāo)簽: Description Randomness Attribute Filtered

    上傳時(shí)間: 2015-04-10

    上傳用戶:ynzfm

  • ApMl provides users with the ability to crawl the web and download pages to their computer in a dire

    ApMl provides users with the ability to crawl the web and download pages to their computer in a directory structure suitable for a Machine Learning system to both train itself and classify new documents. Classification Algorithms include Naive Bayes, Knn

    標(biāo)簽: the provides computer download

    上傳時(shí)間: 2015-11-29

    上傳用戶:ywqaxiwang

  • 樸素貝葉斯(Naive Bayes, NB)算法是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中常用的一種基于概率的分類(lèi)算法

    樸素貝葉斯(Naive Bayes, NB)算法是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中常用的一種基于概率的分類(lèi)算法,非常簡(jiǎn)單有效。k近鄰法(k-Nearest Neighbor, Knn)[30,31]又稱(chēng)為基于實(shí)例(Example-based, Instance-bases)的算法,其基本思想相當(dāng)直觀:Rocchio法來(lái)源于信息檢索系統(tǒng),后來(lái)最早由Hull在1994年應(yīng)用于分類(lèi)[74],從那以后,Rocchio方法就在文本分類(lèi)中廣泛應(yīng)用起來(lái)。

    標(biāo)簽: Naive Bayes NB 貝葉斯

    上傳時(shí)間: 2014-01-03

    上傳用戶:wxhwjf

  • 文本分類(lèi)算法

    文本分類(lèi)算法,含有三個(gè)分類(lèi)算法,樸素貝葉斯,Knn,VSM

    標(biāo)簽: 文本分類(lèi) 算法

    上傳時(shí)間: 2014-03-05

    上傳用戶:sy_jiadeyi

  • 支持中文分類(lèi)

    支持中文分類(lèi),用了三種算法實(shí)現(xiàn),svm、Knn、nb

    標(biāo)簽: 分類(lèi)

    上傳時(shí)間: 2013-12-25

    上傳用戶:拔絲土豆

  • SDL Component suite for D6 SDL 組建是一套支持科學(xué)和工程計(jì)算的工業(yè)控件集

    SDL Component suite for D6 SDL 組建是一套支持科學(xué)和工程計(jì)算的工業(yè)控件集,有10萬(wàn)行源碼,50個(gè)例程. 3D 數(shù)據(jù), 3D 數(shù)據(jù),地圖集,原子符號(hào),β函數(shù)的情節(jié)的旋轉(zhuǎn),校驗(yàn)掃描的圖像, CAS 登記號(hào)碼,圖表,顏色選擇, 常量和兌換率,輪廓繪制,化學(xué)結(jié)構(gòu),化學(xué)數(shù)據(jù),化學(xué)公式,X分配,群聚,轉(zhuǎn)換程序,曲線適合, 地理數(shù)據(jù),基體,圖解,目錄,配給,矩陣標(biāo)簽, eigenvectors, F-分布, FFT( 快速傅里葉變換) 小圓點(diǎn)的決定因素的數(shù)據(jù)庫(kù), 先進(jìn)先出,文件和磁盤(pán)進(jìn)入,γ函數(shù),地理地圖集,地理地圖,坡度填補(bǔ), grep,同位素, Kohonen 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò), Knn( k 最近鄰) ,標(biāo)簽開(kāi)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)瀏覽程序,列舉意見(jiàn),地圖,數(shù)學(xué),矩陣,儀表展示, MLR( 多線性回歸), 分子公式,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),正規(guī)分布,數(shù)值的輸入,數(shù)字標(biāo)簽,數(shù)字桌子編輯程序,元素周期表,極地的圖解, PCA( 主成分分析),發(fā)展酒吧,配給,隨便發(fā)電機(jī),回歸, RLE( 行程編碼),數(shù)據(jù)的輪流的quantiles, 科學(xué)圖表, scrollable 展示,清除,花鍵,棋盤(pán)式分照表,統(tǒng)計(jì),溪,線矩陣,串處理技術(shù),數(shù)據(jù)的表面情節(jié), SVD( sigular 估價(jià)分解), t 分配,價(jià)電子,矢量,數(shù)據(jù), VU 米的形象化

    標(biāo)簽: SDL Component suite for

    上傳時(shí)間: 2016-07-15

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