📚 k-Nearest技术资料

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k-Nearest邻近算法,作为机器学习中的经典分类与回归技术,广泛应用于模式识别、数据挖掘及信号处理等领域。通过计算样本间的距离来预测未知数据点的类别或值,特别适合于解决复杂非线性问题。无论是图像识别还是异常检测,k-Nearest都能提供高效解决方案。本页面汇集了1149个精选资源,涵盖理论教程、实战案例与开源代码,助力电子工程师深入理解并灵活运用这一强大工具,加速项目开发进程。

🔥 k-Nearest热门资料

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附有本人超级详细解释(看不懂的面壁十天!) 一、 实际问题: 希尔排序(Shell Sort)是插入排序的一种。因D.L.Shell于1959年提出而得名。它又称“缩小增量分类法”,在时间效率上比插入、比较、冒泡等排序算法有了较大改进。能对无序序列按一定规律进行排序。 二、数学模型: ...

📅 👤 天涯

通过精心挑选划分元素v,可以得到一个最坏情况时间复杂度为O(n)的选择算法。本次实习要求用c语言将此算法实现。要求实现此功能:输入一组数,返回A[i],使其为A(m:p)中第k小的元素,k是一个全局变量,取大于1的整数...

📅 👤 zmy123

卷积码是一种有记忆的编码,在任意给定的时间单元处,编码器的n个输出不仅与此时间单元的k个输入有关,而且也与前m个输入有关。卷积码通常表示为:(n,k,m) 本次仿真采用(2,1,3)卷积码。...

📅 👤 liglechongchong

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