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  knn算法三要素

  k值的选择,距离的度量方式和分类决策规则。 (1)k值的选取。(在应用中,k值一般选择一个比较小的值,一般选用交叉验证来取最优的k值) (2)距离度量。(Lp距离:误差绝对值p次方求和再求p次根。欧式距离:p=2的Lp距离。曼哈顿距离:p=1的Lp距离。p为无穷大时,Lp距离为各个维度上距离...

  2024-07-21 网络 更多内容 706 ℃ 913
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  什么是knn算法

  作为一种非参数的分类算法,K近邻(KNN)算法是非常有效和容易实现的。它已经广泛应用于分类、回归和模式识别等。在应用KNN算法解决问题的时候,要注意两个方面的问题样本权重和特征权重。利用SVM来确定特征的权重,提出了基于SVM的特征加权算法(FWKNN,feature weighted ...

  2024-07-21 网络 更多内容 972 ℃ 290
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  knrm算法?

  knrm算法最简单平凡的分类器也许是那种死记硬背式的分类器,记住所有的训练数据,对于新的数据则直接和训练数据匹配,如果存在相同属性的训练数据,则直接用它的分类来作为新数据的分类。这种方式有一个明显的缺点,那就是很可能无法找到完全匹配的训练记录。

  2024-07-21 网络 更多内容 108 ℃ 502
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  K-Means聚类算法

          所谓聚类算法是指将一堆没有标签的数据自动划分成几类的方法,属于无监督学习方法,这个方法要保证同一类的数据有相似的特征,如下图所示:         根据样本之间的距离或者说...

  2024-07-21 网络 更多内容 230 ℃ 948
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  kruskal算法

  给每个子树一个不同的编号,对每=一=个顶点引入一个标记t,表示这个顶点所在的子树编号。当加入一条红色边,就会使该边两端点所在的两个子树连接起来,成为一个子树,从而两个子树中的顶点标记要改变成一样。综上,可将Kruskal算法细化使其更易计算机实现。 kruskal应该是递归算法...

  2024-07-21 网络 更多内容 199 ℃ 312
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  loki算法是什么

  Loki是 Grafana Labs 团队最新的开源项目,是一个水平可扩展,高可用性,多租户的日志聚合系统。它的设计非常经济高效且易于操作,因为它不会为日志内容编制索引,而是为每个日志流编制一组标签。项目受 Prometheus 启发,官方的介绍就是:Like Prometheus, but for logs.,类似于 Prom...

  2024-07-21 网络 更多内容 996 ℃ 355
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  请大神介绍一下ML算法

  http://wenku.baidu.com/view/a474a50f7cd184254b353560.html这里貌似有哦

  2024-07-21 网络 更多内容 929 ℃ 340
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  KNN数据填补算法

  所以可以使用KNN算法从经度、纬度和时间三个维度入手进行数据的处理 在上图中,我们没有获得某时刻目标点处的测量值 ,但我们可以获得其周围若干测量值情况 , , ...,  ,这样我们便可使用已有数据对目标值c_x进行估计: 其中权重 与邻点与目标点的距离成反相关,如: 实际使用...

  2024-07-21 网络 更多内容 693 ℃ 160
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  krim算法?

  普里姆算法(Prim算法),图论中的一种算法,可在加权连通图里搜索最小生成树。意即由此算法搜索到的边子集所构成的树中,不但包括了连通图里的所有顶点(英语:Vertex (graph theory)),且其所有边的权值之和亦为最小。该算法于1930年由捷克数学家沃伊捷赫·亚尔尼克(英语:Vojtěch Ja...

  2024-07-21 网络 更多内容 280 ℃ 959
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  KMP算法详解

  #include<stdio.h>#include<string.h> int main() { int i,j,n,m,next[101]; char a[101],b[101]; gets(a);gets(b); n=strlen(a);m=strlen(b); next[0]=1; j=1; for(i=1;i<m;i++) { while(j>=0&&b[j+1]!=b[i]) j=next[j]; if(b[j+1]==b[i]) j++; next[i]=j; } j=1; for(i=0;i<n;i++) { while(j>=0&&b[j+1]!=a[i]) j=...

  2024-07-21 网络 更多内容 703 ℃ 957