K-摇臂

K-均值聚类算法

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K个不同的组或类别。该算法的思想是通过计算样本之间的距离来寻找簇中的中心点，并将样本分配到最近的中心点所代表的簇中。
先------------------·2024-01-23 19:36

机器学习实战 K-近邻算法

K-近邻算法优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定缺点：计算复杂高、空间复杂度高适用数据范围：数值型和标称型一般流程收集数据：可以使用任何方法准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的数据结构分析数据
今昔何夕丶·2024-01-23 11:48

机器人履带底盘的悬挂和传动

本文主要关注自己比较难理解的履带底盘悬挂机构和摇臂式履带底盘传动机构。
wzf@robotics_notes·2024-01-23 01:31

gin图片验证码

提供一个路由，先在session里写入键值对（k->v），把值写在图片上，然后生成图片，显示在浏览器上
leellun·2024-01-22 13:06

汽车加油问题(贪心)

接下来的1行中，有k+1个整数，表示第k个加油站与第k-
Daylightap·2024-01-22 01:56

Scikit-Learn 中级教程——特征缩放

一些机器学习算法，例如支持向量机、k-最近邻和神经网
Echo_Wish·2024-01-22 01:12

数学建模常见算法的通俗理解（2）

目录6K-Means（K-均值）聚类算法（无需分割数据即可分类）6.1粗浅理解6.2算法过程6.2.1选定质心6.2.2分配点6.2.3评价7KNN算法（K近邻算法）（K个最近的决定方案）7.1粗浅理解
菜只因C·2024-01-21 17:22

数学建模学习笔记||绪论

目录比赛时间比赛结果公布时间题目分类奖项设置数学建模论文内容比赛流程建模过程数据处理插值拟合小波分析，聚类分析（高斯混合聚类，K-均值聚类）主成分分析，线性判别分析，保留局部投影等均值，方差分析，协方差分析等统计方法关联与分析灰色关联分析
展信佳 ：）·2024-01-20 00:41

乘邮轮，自驾艇，这些冷知识你了解多少

相信乘船旅行过的朋友们，一定经历过这样的场景：茫茫的大海上你正在凭栏远眺，忽然发现天水交界处有一艘巨轮乘风而来，伴着两船遥遥抵近，嘹亮的号角声直冲云霄，于是你同周围的旅伴向着对面摇臂欢呼，相信对面船上肉眼看不到的人们也是如此雀跃
新雨清如许·2024-01-19 17:03

【洛谷学习自留】p9226 糖果

解题思路：简单的计算题，用n对k取余，如果余数为0，则输出k的值，否则输出（k-余数）的值。
护佑菜鸟·2024-01-17 23:48

时间序列数据预处理：归一化和标准化等方法

对于算法，例如k-最近邻，它使用距离计算和线性回归和人工神经网络可能需要归一化。重量输入值。标准化要求您知道或能够准确估计最小和最大可观察值。您可以从可用数据中估算这些值。
ManRock·2024-01-15 07:27

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且简单的无监督学习算法，用于将数据集分为K个不同的类别。
酷爱码·2024-01-14 18:09

《数据结构》第四章：哈希表

4.1哈希表的概念关键字集合K到一个有限的连续的地址集（区间）D的映射关系H表示为H（key）：K->D,key∈KK为主关键字集合，H称为哈希函数或散列函数。按哈希函数构建的表称为哈希表。
Sɪʟᴇɴᴛ໊ོ235·2024-01-14 13:52

K-【学习Diffusers 四】 读取模型参数 bin格式、safetensors格式

该操作多用于推理safetensors格式的参数读取方法1拿到pipeline中的unet的办法unet=pipeline.pipe.unet2safetensors格式文件的参数读取方法state_dict=safetensors.torch.load_file(args.model_id,device="cpu")unet.load_state_dict(state_dict)#读入模型3ar
计算机视觉-Archer·2024-01-14 13:14

薛志鹏：七律回文顶针·问天实验舱一系八首2022-07-24

【一】首联起句·反序仙羽傍连枝仙羽傍枝连北斗，斗星摇臂系桥船。船行照水如光月，月日驱风乘上天。天问去人华语客，客迎来影秀霄烟。烟凌碧汉云飞翼，翼振长龙御驾仙。【二】颔联起句·正序烟霄来迎
大漠鲲鹏诗选·2024-01-14 03:05

排列游戏 --- 动态规划 --- 题解

目录排列游戏题目描述输入描述:输出描述:输入输出备注:思路：代码：排列游戏K-排列游戏_牛客竞赛动态规划专题班习题课(nowcoder.com)时间限制：C/C++1秒，其他语言2秒空间限制：C/C++
Studying~·2024-01-13 16:52

linux 命令基础入门,linux入门基础命令详解

date,hwclock,caldate：显示或者设置系统的时钟-s设置时间-d显示字符串所指的时间或日期显示时间#date-d"$date"#date"+%y"显示年#date'+%y-%m-%d-%k-
满洲第一奇男子·2024-01-12 23:09

快速了解—机器学习、K-近邻算法及其API

一、ML机器学习（MachineLearning）1、应用领域：数据挖掘、自然语言处理NLP、计算机视觉CV等。2、发展的三要素：数据、算法、算力3、相关术语机器学习模型=数据+算法数据：用于训练模型样本（sample）：一行数据特征（feature）：一列数据（必须和目标相关）标签（label）/目标（target）：要预测的值，即答案列数据集：训练集、测试集x_train：训练集的特征值y_t
小林打怪中·2024-01-12 06:05

K-均值聚类算法及其优缺点(InsCode AI 创作助手测试生成的文章)

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，用于将数据集划分为K个不同的类别。该算法的基本思想是根据数据点之间的距离，将它们划分为离其最近的K个簇之一。
Persus·2024-01-11 19:25

【机器学习】聚类算法(一）

聚类算法有很多种，例如K-均值，层次聚类，密度聚类，谱聚类等。聚类算法可以应用于很多领域，例如数据挖掘，图像分割，社交网络分析，市场细分等。
十年一梦实验室·2024-01-11 10:41

【机器学习】常见算法详解第1篇：K近邻 KNN和API使用（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·2024-01-11 02:39

【机器学习】常见算法：K近邻 KNN和Python实现

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。
大雾的小屋·2024-01-10 10:08

【机器学习】常见算法详解第2篇：K近邻算法各种距离度量（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·2024-01-10 10:19

数据结构-怀化学院期末题（321）

例如有如下图：如果要求从H开始进行广度优先搜索，则搜索结果为：H->A->E->K-
小符不秃头·2024-01-09 14:20

数据结构-怀化学院期末题（322）

例如有如下图：如果要求从H开始进行深度优先搜索，则搜索结果为：H->A->K-
小符不秃头·2024-01-09 14:20

UE5 C++（十）— 鼠标控制相机移动

文章目录创建摄像机摇臂鼠标控制移动鼠标按键映射绑定控制镜头缩放创建摄像机摇臂在DefaultPawnClass继承类MyPawn中实现首先添加摇臂和相机组件public:UPROPERTY(VisibleAnywhere
iukam·2024-01-09 08:03

kn95口罩和n95口罩一样吗？

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
好项目高省·2024-01-08 04:02

【编程-算法】2019-10-09 编辑距离Edit-distance

（insertion）删除一个字符（deletion）替换一个字符（Substitution）例如w1="kitty",2="puittys".w1->w2的编辑距离如下kitty->pitty，替换k-
Chauncey_L·2024-01-07 05:11

数据挖掘经典算法之K-邻近算法（超详细附代码）

简介又叫K-邻近算法，是监督学习中的一种分类算法。目的是根据已知类别的样本点集求出待分类的数据点类别。
Python研究者·2024-01-06 19:37

机器学习——特征工程之K均值降维

机器学习——特征工程之K均值降维前言一、K-均值聚类（K-means）1、算法推导2、举例二、降维前言1、先直观解释什么是平面（线性子空间）和流形（非线性子空间）：答：如果线性子空间是一张平展的纸，那么非线性流形的一个简单例子就是卷起来的纸
macan_dct·2024-01-06 09:11

3sum closet

nums,target):""":typenums:List[int]:typetarget:int:rtype:int"""min_t=100000i=0nums.sort()whileitarget:k-
April63·2024-01-06 00:32

《数据挖掘基础》实验：Weka平台实现聚类算法

实验目的进一步理解聚类算法（K-平均、PAM、层次聚类、密度聚类），利用weka实现数据集的聚类处理，学会调整模型参数，以图或树的形式给出挖掘结果，并解释规则的含义。
lazyn·2024-01-05 18:08

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，用于将数据集中的观测点分成K个不同的组或簇。它是一种迭代算法，通过计算每个观测点与K个中心点的距离，并将每个观测点分配到距离最近的中心点所属的簇中。
荆赫同艺·2024-01-05 13:38

k-means算法的中文名字是什么，是用来干什么的呢。

问题解答：k-means算法的中文名字是"K均值算法"，也有时候被称为"K-平均算法"。这是一种常用于聚类分析的算法，通过将数据分成k个簇，使得每个数据点都属于离其最近的簇的中心。
神笔馬良·2024-01-05 12:26

K-均值聚类（K-means clustering）

K-均值聚类（K-meansclustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将样本数据划分成K个不同的类别。K-均值聚类试图找到K个簇，使得簇内的样本点相似度最高，而簇间的样本点相似度最低。
python无人驾驶 医学芯片·2024-01-05 07:30

机器学习中的监督学习基本算法-线性回归简单介绍

机器学习中的监督学习算法有很多，如下所示：监督学习算法:线性回归、逻辑回归、K-近邻算法(KNN)、BP神经网络、朴素贝叶斯算法、随机森林、决策树、支持向量机。
Algorithm_Engineer_·2024-01-04 15:58

凯越推出复古150踏板欧洲先上？DAE150/150亮相

值得一提的是前轮采用了单摇臂的结构，轮毂的造型也不错，整体看起来复古感觉很足，全车采用LED的光源，后乘客脚踏使用了隐藏式的设计。大灯并没有采用
机车圈APP·2024-01-03 16:31

凯越510X ADV欧洲上市，售价5.5万

凯越510X其实并不是一台新车，就是国内上市的双摇臂版本的525X，国内售价33900元，不过国外上市只有一个色，就是下方蓝+黑+灰的颜色，这个配色方案感觉还不错。
机车圈APP·2024-01-03 16:01

11-交叉验证与网格搜索对k-近邻算法调优

交叉验证目的：为了让被评估的模型更加准确可信数据分类训练集和测试集，再将训练集分为训练和验证集。eg：将数据分成5份，其中一份作为验证集。然后经过5次(组)的测试（每次换一组作为验证集，将之前的验证当作之后的一个训练集），每次都更换不同的验证集。即得到5组模型的结果，取平均值作为最终结果。又称5折交叉验证。从而，所有数据都即作为过训练集，也作为过验证集。交叉验证一般是和网格搜索一起使用的网格搜索也
jxvl假装·2024-01-02 21:33

学习笔记：机器学习

文章目录一、机器学习概述二、机器学习活跃领域（一）数据分析与数据挖掘（二）人工智能——图像和语音识别三、经典机器学习算法（一）线性回归（二）逻辑回归（三）决策树（四）随机森林（五）k-近邻（KNN）（六
howard2005·2024-01-01 11:19

机器学习之初识KNN算法——针对泰坦尼克号生存记录建模的两种方法

KNN算法原理本篇博客基于《机器学习实战》实现算法原理简要概括，重在代码实现k-近邻算法(kNN)的工作原理是：存在一个样本数据集合，称训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即样本集中每一数据与所属分类的对应关系
奶糖猫呀·2023-12-30 18:01

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其有缺点

K-均值聚类（K-meansclustering）是一种无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的群类。其基本思想是将数据点分为K个簇，使得每个簇内部的点越相似，不同簇之间的差异越大。
weixin_45906460·2023-12-29 08:48

机器学习笔记

数据模型预测1.3算法分类数据集：特征值+目标值1.3.1监督学习目标值分类类别分类问题连续型的数据回归问题（1）分类K-近邻算法、贝叶斯
王小白学习·2023-12-29 08:18

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点。

K-均值聚类的步骤如下：随机选择K个点作为初始化质心。分别计算每个样本与所有质心之间的距离，将每个样本分配到与其距离最近的质心所在的簇中。更新质心，即将每个簇的质心移动到该簇中所有样本的平均位置。
程序猿～厾罗·2023-12-29 08:12

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用的无监督学习算法，主要用于将数据集划分为K个不重叠的簇。其基本思想是将数据点划分到簇中，使得同一簇内的数据点之间的相似度最大化，不同簇之间的相似度最小化。
东北霸主劳德利·2023-12-29 08:09

模型系列：聚类_五个聚类算法比较综述

3.2Silhouette方法3.3系统树图4.K-Means4.1K-Means的优缺点优点：缺点：4.2K-Means的变种4.3在数据集上训练K-Means模型4.4比较结果4.5在在线零售数据上使用K-
愤斗的橘子·2023-12-27 11:18

阿春也顶不住了？春风450SR欲降价？这是给450MT铺垫吗？

就在昨天阿春在某音直播弄了个圣诞活动，阿春的450SR双摇臂版本限时满30000减3000，等于售价28580，说是限量卖，但是具体卖了多少台，也只有后台小哥知道了，这个DY的限量大家懂的都懂。
机车圈APP·2023-12-27 05:02

python实现knn算法案例_python机器学习——KNN算法简单入门（真的很简单！）

后来发现一个神奇的网站k-近邻算法实现手写数字识别系统--《机器学习实战》,跟着过了一遍之后感觉还不错，也顺便买了《机器学习实战》这本书，接着就正式入坑机器学习。
weixin_39892481·2023-12-27 03:18

机器学习——KNN算法

KNN（K-NearestNeighbor）K-近邻算法，简单的说，该算法就是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。
Mr_fengzi·2023-12-27 03:16

《Machine Learning in Action》—— 女同学问Taoye，KNN应该怎么玩才能通关

这篇文章我们来看看K-近邻（KNN）算法，关于KNN算法，由于比较的简单，没有SVM那么复杂的公式和过程，所以会肝一篇文章来结束。更多机器
玩世不恭的Coder·2023-12-26 20:40
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他