一种基于DHT的多关键字搜索新机制
本文在基于结构化P2P 路由算法Kademlia 的基础上提出了一种新的支持多关键字搜索的DHT（Distributed Hash Table）机制：kNN-Kad（K Neareast Neighb...
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KNN（K-近邻算法）是一种简单而强大的分类与回归技术，广泛应用于模式识别、数据挖掘及推荐系统等领域。通过计算样本间的距离来预测新数据点的类别或值，特别适合于解决多分类问题。在电子工程中，KNN可用于信号处理、故障诊断以及智能控制等场景。掌握KNN不仅能够提升您的数据分析能力，还能为复杂系统的优化提供有效工具。立即访问我们的资源库，获取84个精选KNN相关资料，加速您的项目开发！
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朴素贝叶斯(Naive Bayes, NB)算法是机器学习领域中常用的一种基于概率的分类算法，非常简单有效。k近邻法(k-Nearest Neighbor, kNN)[30,31]又称为基于实例(Example-based, Instance-bases)的算法，其基本思想相当直观：Rocchio法...
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