本次面试题从上交来的答案来看,大家做的都不错,这里摘录其中几个问题及答案。此次摘录的这几个答案在面试的时候肯定没有问题,但并不代表是最完善的答案,后期我会陆续补充。1. ... 配置文件 ip地址 客户端 转载 互联网老辛 2022-03-11 13:47:44 ...
K-means算法具有悠久的历史,并且也是最常用的聚类算法之一。K-means算法实施起来非常简单,因此,它非常适用于机器学习新手爱好者。首先我们来回顾K-Means算法的起源,然后介绍其较为典型的应用场景。起源1967年,James MacQueen在他的论文《用于多变量观测分类和分析的一些方法》中首次提出 “K-means”这一术语。1957年,...
下面我们来详细讲解广联达安装支架的计算方法。 一、计算原理 广联达安装支架的计算基于力学原理,通过对支架的受力分析,计算出支架的稳定性和承载能力。支架的稳定性主要取决于支架的几何参数、材料性能以及载荷特性。 二、计算步骤 定义支架模型:首先,在广联达软件中定义支架的几何模型,包括支架的尺寸、形状及连接方式。
主要需要完成 KNN,SVM,Softmax分类器,还有一个两层的神经网络分类器的实现。 数据集CIFAR-10.KNN原理K近邻算法(KNN)算法是一种简单但也很常用的分类算法,它也可以应用于回归计算。KNN是无参数学习,这意味着它不会对底层数据的分布做出任何假设。它是基于实例,即该算法没有显式地学习模型。相反,它选择的是记忆...
K近邻法1、概述2、判别过程3、kNN的三要素3.1 距离度量3.2 K值的选择3.3 分类决策规则4、k近邻算法及代码实(python)4.1 kNN算法4.2 k近邻法的实现—kd树3.2.1 kd树的构造4.2.2 搜索kd树5、总结 1、概述K近邻法(KNN)是一种基本的分类与回归方法。分类时,对于新的实例,根据与它最接近的k个训练实例的类别,通...
爱数据学习社welcome大数据分析中的应用,最常用的经典算法之一就是聚类法,这是数据挖掘采用的起步技术,也是数据挖掘入门的一项关键技术。什么是聚类分析?聚类分析有什么用?聚类算法有哪些?聚类分析的应用……这些问题的探究可为大数据时代数据挖掘找到关键突破口!1.什么是聚类分析?聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为...
机器学习-KNN算法学习(一)目标:掌握KNN算法的基本概念、优缺点以及代码实现。 文章目录机器学习-KNN算法学习(一)一、KNN算法简介1、KNN(k-Nearest Neighbours)概念2、KNN算法优缺点3、KNN算法一般流程二、python算法实现1.收集数据、准备数据2.分析数据3.使用算法三、总结 一、KNN算法简介1、KNN(k-Nearest Neighbour...
大数据分析的基本方法理论(一)可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。大数据分析的基本方法理论(二) 数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是...