K-摇臂

牛客周赛 Round 58

D好好好数题目大意：定义k-好数为：可以表示为若干个不同的k的整次幂之和的数字例如30=3^3+3^1,30是一个3-好数给定一个数n，n最少可以表示成几个k-好数的和赛事错误思路：将n转化为k进制，然后将数位上的数字求和
Pown_ShanYu·2024-09-12 17:14

机器学习之 K-均值聚类算法

K-均值（K-means）聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中，并更新簇的中心，直到收敛为止。
维生素￥·2024-09-08 23:43

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将一组数据点划分为K个不同的聚类。该算法的主要思想是将数据点分配给最接近的聚类中心，并通过迭代优化聚类中心位置，使得聚类内部的数据点之间的距离最小化。
安科瑞蒋静·2024-09-08 22:11

【每日一题】【进制数】【思维】好好好数 牛客周赛 Round 58 D题 C++

牛客周赛Round58D题好好好数题目背景牛客周赛Round58题目描述样例#1样例输入#12603114514样例输出#12114做题思路考虑到k-好数实际上是kkk进制下取0/1的操作。
晓觉儿·2024-09-02 12:52

论机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常见的机器学习算法，用于将数据集分为预先指定数量的簇。下面是对K-均值聚类算法以及其优缺点的讲解：算法步骤：a.随机选择K个中心点作为初始聚类中心。
风跟我说过她·2024-08-26 05:43

河南萌新联赛2024第（三）场：河南大学

K-暴食之史莱姆_河南萌新联赛2024第（三）场：河南大学(nowcoder.com)思路:注意到，当史莱姆的邻居体积比自己大时，可以使邻居吃掉其他史莱姆来使邻居体积缩小，再被史莱姆吃掉那么，通过观察容易得到
osir.·2024-08-26 00:47

机器学习：knn算法实现图像识别

1、概述使用K-近邻（K-NearestNeighbors,KNN）算法对手写数字进行识别的过程。通过读取一张包含多个手写数字的图片，将其分割成单独的数字图像，并将其作为训练和测试数据集。
夜清寒风·2024-08-24 00:52

python库——sklearn的关键组件和参数设置

文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn，简称sklearn，是Python中一个广泛使用的机器学习库
零 度°·2024-08-23 21:26

四十一、【人工智能】【机器学习】- Bayesian Logistic Regression算法模型

系列文章目录第一章【机器学习】初识机器学习第二章【机器学习】【监督学习】-逻辑回归算法(LogisticRegression)第三章【机器学习】【监督学习】-支持向量机(SVM)第四章【机器学习】【监督学习】-K-
暴躁的大熊·2024-08-23 19:46

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集中的样本分为K个不同的类别。该算法的基本思想是通过不断迭代地更新类别的中心点，将每个样本分配给离其最近的中心点所代表的类别。
weixin_63207763·2024-08-23 01:25

阅读笔记|吐字不清练习

套，团体，探讨，n-怒，耐，恼，牛奶，农奴，l-陆，赖，老，联络，劳力，舌面字词j-鸡，见，街，经济，积极，q-气，切，欠，请求，确切，x-戏，歇，现，学习，虚心，舌根字词g-故，歌，管，骨干，国歌，k-
力拔山兮盖世辣鸡·2024-08-22 01:15

链表的删除结点（各种方法）

=NULL;k=p,p=p->next){if(v==i)break;else{v++;}}k->next=p->next;delete(p);for(p=head->next;
LightningJie·2024-03-19 07:16

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将样本数据划分为K个不同的簇。其基本思想是通过迭代去优化簇的中心位置，使得每个样本点到所属簇的中心点的距离最小。
刘小董·2024-03-14 20:18

【机器学习算法】KNN鸢尾花种类预测案例和特征预处理。全md文档笔记（已分享，附代码）

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
·2024-02-19 18:51

【机器学习】机器学习常见算法详解第4篇：KNN算法计算过程（已分享，附代码）

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
·2024-02-19 10:29

N95口罩已经断货？需要等发货？

N95口罩依据美国联邦法规NIOSH-42CFRPart84《呼吸防护用品标准认证》的附录K-过滤式防颗粒过滤器。N95口罩即对非油性颗粒物过滤效率达到95%以上的自吸过滤
测评君高省·2024-02-15 04:42

SWUST OJ#1068 图的按录入顺序深度优先搜索

如果结点录入的顺序为HUEAK，从H开始进行深度优先搜索，则可能的搜索结果为：H->A->K->U>E.输入第一
是孤衾呀·2024-02-14 14:47

Python机器学习之交叉验证

常用的交叉验证方法有：简单交叉验证（HoldOut检验，例如train_test_split）、k折交叉验证（例如KFold）、自助法kfold是将数据集划分为K-折，只是划分数据集；cross_val_score
一只怂货小脑斧·2024-02-13 09:32

【机器学习】支持向量机（SVM）

支持向量机（SVM）1背景信息分类算法回顾决策树样本的属性非数值目标函数是离散的贝叶斯学习样本的属性可以是数值或非数值目标函数是连续的（概率）K-近邻样本是空间（例如欧氏空间）中的点目标函数可以是连续的也可以是离散的支持向量机
住在天上的云·2024-02-12 09:56

机器学习的几种基本算法

http://thegrimmscientist.com/tutorial-decision-trees/K-均值聚类：一中非常简单
陌上尘飞123·2024-02-11 07:17

分类算法之k-近邻

k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离来进行分类优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定缺点：计算复杂度高、空间复杂度高使用数据范围：数值型和标称型一个例子弄懂k-近邻电影可以按照题材分类，每个题材又是如何定义的呢
暮念_8e8a·2024-02-10 19:51

机器学习--K-近邻算法常见的几种距离算法详解

文章目录距离度量1欧式距离(EuclideanDistance)2曼哈顿距离(ManhattanDistance)3切比雪夫距离(ChebyshevDistance)4闵可夫斯基距离(MinkowskiDistance)5标准化欧氏距离(StandardizedEuclideanDistance)6余弦距离(CosineDistance)7汉明距离(HammingDistance)【了解】8杰卡德
景天科技苑·2024-02-09 06:52

回文串_结论_字符串模拟_跳出循环_码力_1883_B. Chemistry

includeusingnamespacestd;constintN=1e5+10;chara[N];intcnt[30];voidsolve(){intn,k;cin>>n>>k;for(inti=0;i>a[i];for(inti=0;i0)k-
三冬四夏会不会有点漫长·2024-02-08 02:11

Python 机器学习 特征预处理

这一步骤对于许多机器学习算法特别重要，尤其是那些基于距离的算法（如K-近邻）和梯度下降法（如线性回归、逻辑回归、神经网络）。1）最小-最大缩放(Min-MaxScaling)最小-最大缩放将所有特
weixin_42098295·2024-02-08 01:41

K-近邻算法原理简述

近邻分类算法就是通过已知分类的数据集，来分类未分类的东西。比如一样东西，它有很多个特征，比如一朵花，它的颜色，花瓣数量，花瓣长度都可以成为它的特征，把这些特征化为数值，再给它加上一个标签，比如3，3，3数值的花是一朵蓝色的三朵3cm花瓣的花，它叫蓝三叶草，当然，蓝三叶草也要给一个数值作为标记，比如3这个数字就代表蓝三叶草。那么[3,3,3]这个数字组合就对应了序号3这个类别的花。一个数据集里有成千
散修然·2024-02-07 20:01

UE4 C++创建摄像机摇臂和相机并且设置Transform

新建MyPawnC++类.h#include"GameFramework/SpringArmComponent.h"//SpringArm组件#include"Camera/CameraComponent.h"//Camera组件class工程名称_APIAMyPawn:publicAPawn{//定义组件变量public:UPROPERTY(VisibleAnywhere,BlueprintRe
1204157137 肖哥·2024-02-07 08:05

机器学习实战 朴素贝叶斯分类器

k-近邻算法和决策树会给出“该数据属于哪一类”的明确回答。不过，分类器有时会产生错误结果，这是可以要求分类器给出一个最优的类别的猜测结果，同事给出这个猜测的概率估计值。朴素贝叶斯就是一个概率分类器。
shenny_·2024-02-06 17:04

机器学习7-K-近邻算法(K-NN)

K-NearestNeighbors（K-近邻算法，简称KNN）是一种基本的监督学习算法，用于解决分类和回归问题。
dracularking·2024-02-05 13:44

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集分成不同的簇。该算法的目标是将数据点分配到k个簇中，使得每个数据点与所属簇的质心（中心）的距离最小化。
做一个AC梦·2024-02-04 04:23

Shell脚本下(8)

mm.xcframework-s-f-lib--keyword"main"-d->路径-s->搜索源码-f->搜索framework-lib->搜索.dylib--keyword->代表要搜索的关键字,--开头,是代表长参数-k-
为了自由的白菜·2024-02-04 01:42

[AIGC] 讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点。

K-均值聚类（K-meansclustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分成K个不重叠的簇(cluster)。
程序员三木·2024-02-03 06:54

K-means 算法的原理简介

3.目标函数：K-
GIS工具-gistools2021·2024-02-02 22:26

【机器学习】基于K-近邻的车牌号识别

实验四:基于K-近邻的车牌号识别1案例简介图像的智能处理一直是人工智能领域广受关注的一类技术，代表性的如人脸识别与CT肿瘤识别，在人工智能落地的进程中发挥着重要作用。
住在天上的云·2024-02-02 07:38

Python 机器学习 K-近邻算法

1、理解KNN算法K-最近邻（K-NearestNeighbors，KNN）算法是一种基本且易于实现的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。
weixin_42098295·2024-02-02 03:25

Python 机器学习 K-近邻算法 K值的选择

1、选择说明K-近邻算法通过查找测试数据点的K个最近的邻居来进行预测。这些邻居的类别（对于分类问题）或值（对于回归问题）用于决定测试点的类别或值。K是一个正整数，通常较小。
weixin_42098295·2024-02-02 02:10

Python 机器学习 K-近邻算法 常用距离度量方法

K-近邻（K-NearestNeighbors，KNN）算法中，选择合适的距离度量是非常重要的，因为它决定了如何计算数据点之间的“相似性”。不同的距离度量可能会导致不同的KNN模型性能。
weixin_42098295·2024-02-02 02:07

聚类算法理论

目录原理与用途常见的聚类方式聚类中需要注意的问题：常见算法以及应用k-均值聚类k-均值聚类过程该算法的特点算法参数介绍聚类分析的应用案例层次聚类层次聚类的过程算法特点参数介绍层次聚类的应用小案例特征聚类原理与用途聚类是一种无监督学习算法
是鱼儿啊～·2024-02-01 13:15

记录知识学习--利用list给HashMap＜String, List＜String＞＞赋值

@TestpublicvoidmapValueList(){HashMap>map=newHashMaplist=map.computeIfAbsent(""+i,k->newArrayList());
jacGJ·2024-01-31 14:55

【机器学习】常见算法详解第2篇：KNN之kd树介绍（已分享，附代码）

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
程序员一诺·2024-01-31 12:45

机器学习 | 掌握 K-近邻算法 的理论实现和调优技巧

目录初识K-近邻算法距离度量K值选择kd树数据集划分特征预处理莺尾花种类预测(实操)交叉验证与网格搜索初识K-近邻算法K-近邻算法（K-NearestNeighbor，KNN）是一种基本的分类和回归算法
亦世凡华、·2024-01-30 22:47

斐波拉契查找算法

generateFibonacci(intn){int[]fibonacci=newint[n];fibonacci[0]=0;fibonacci[1]=1;for(inti=2;itemp[mid]){low=mid+1;k-
m0_74409046·2024-01-30 19:28

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

机器学习中的K-均值聚类算法及其优缺点K-均值聚类（K-meansclustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不相交的簇。
数据科学与艺术的贺公子·2024-01-30 11:42

4、K- 均值聚类（Clustering With K-Means）

文章目录1、简介2、聚类标签作为特征3、k-均值聚类4、示例-加利福尼亚住房1、简介这节课和下一节课将使用所谓的无监督学习算法。
AI算法蒋同学·2024-01-30 07:40

[笔记]机器学习之机器学习理论及案例分析《二》 聚类

#21天学习挑战赛—机器学习#活动地址：CSDN21天学习挑战赛文章目录前言聚类聚类定义什么是簇聚类分类离群点聚类算法实例K-Means算法(k-均值算法)寻找质心最佳位置关于均值关于距离函数维度灾难定义产生的问题解决办法总结前言聚类聚类是在无标记样本的条件下将数据进行分组
二进制怪兽·2024-01-28 07:52

英语发音

AaЕe也Эeɑːi:ɔːu:ɜ:æʌɪɒʊə俄ИO奥欧ʊə-aɪ-ɔɪ-əʊeɪɪəeə-aʊ却此去俄Ч缺儿清/tr/缺/ts/此/tʃ/去浊/dr/觉/dz/着/dʒ/节普特科夫斯四需俄Пp-Тt-Кk-Фf-Сs-Ш
Hk0257·2024-01-28 03:04

算法之K-均值法简介

K-均值算法（K-Means）是一种无监督学习的聚类分析方法，用于将数据集中的样本划分成预设数量（K）的簇（cluster），使得每个簇内的数据点彼此相似度较高，而不同簇之间的数据点差异较大。
skyshandianxia·2024-01-28 00:19

我的故事。

是做柴油机摇臂配件。我的第一个老板是田淑春。那时候是徐总介绍我去的。因为那时候徐总跟我住在楼上楼下。他跟我哥哥是好朋友。那是他问我小曹，你弟弟有没有工作？我哥说没有。他说那明天来我们公司了吧？
国後华·2024-01-27 20:15

MATLAB环境下基于信号处理的EEG信号的睡眠纺锤波和K－复合波检测

睡眠纺锤波是正常人浅-中度睡眠脑电图的一种表现，随着睡眠深浅的变化而改变。睡眠纺锤波可以作为检测中枢神经机能正常与否的一个指标，对评估大脑发育与脑功能有重要意义。睡眠纺锤波在丘脑的后外侧腹侧核形成，通过投射系统投射到大脑皮层，由纺锤波对称性维持机构控制左右两个发生区，以保持纺锤波的对称性；另外从其他系统内纺锤波发生区输入兴奋性刺激和抑制性刺激，其作用是维待纺锤波的均衡性和限制纺锤波的持续性，被称为
哥廷根数学学派·2024-01-27 12:09

K-均值聚类算法

什么是K-均值聚类算法K-均值聚类算法是一种常见的聚类算法，用于将一组数据点分为K个不同的簇。
Flying_Fish_roe·2024-01-27 11:43

密码学理论10：密钥管理和公钥革命

{M}K-用K加密和验证的消息M可以使用任何经过验证加密方案K=(K0,K1)：一个用于加密，一个用于认证Encrypt-
untypical_Idealism·2024-01-25 20:22
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