C#实现KD树建立,最近邻点搜索,采用BBF进行了K近邻搜索优化
2024/7/27 6:13:15 33KB c# KD树 K近邻搜索
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机器学习入门到精通50天,python代码编写,1.数据预处理2.简单线性回归3.多元线性回归4.逻辑回归5.k近邻法(k-NN)6.支持向量机(SVM)7.决策树8.随机森林9.K-均值聚类10.层次聚类
2024/7/23 1:49:07 83B python 机器学习 逻辑回归 决策树
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模式识别大作业K近邻算法(KNN)C++实现,内有iris和wine数据测试以及其他相关资料。
2024/7/21 3:40:46 2.26MB 模式识别 K近邻
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文件夹里面是K~最近邻算法需要的数据集以及完整程序。
2024/6/23 7:24:45 19KB KNN算法
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对Iris数据进行两个特征选取,共6种组合,计算类别可分性准则函数J值,得出最好的分类组合,画出各种组合的分布图;
2、使用前期作业里面的程序、对6种组合分别使用不同方法进行基于120个训练样本30个测试样本的学习误差和测试计算,方法包括:最小距离法(均值为代表点)、最近邻法、k近邻法(k取3、5...)等;
2024/6/20 13:07:29 2KB 最小距离法
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该程序为应用Python语言在pycharm中编写的K-近邻算法的源代码,自己将相关内容整合到一个文件中,运行调试正常,亲测有效,代码注释较全,希望可以对广大初学者提供到帮助。
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基于K-近邻算法研究手写数字(0-9)的识别问题,本文通过对手写数字的图像进行处理,提取特征向量,使用Python实现了K-近邻算法,并在此基础上开发了一个GUI测试程序。
2024/5/27 0:13:34 88KB 机器学习
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k-近邻算法
2024/5/1 13:17:09 1.2MB 机器学习
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内容包含最小错误贝叶斯估计,kn近邻估计,Fisher线性判别,SVM实现,决策树和C均值算法的MATLAB实现。
2024/4/28 14:15:25 2.28MB MATLAB 模式识别
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聂大佬的聚类代码【自适应近邻聚类代码】
2024/4/26 8:43:44 12.3MB matlab clustering
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡