📚 k-Nearest技术资料

📦 资源总数:1149
💻 源代码:164441
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

查看全部1149个资源 »

幂法是一种计算矩阵主特征值(矩阵按模最大的特征值)及对应特征向量的迭代方法,特别适用于大型稀疏矩阵。 但是,一般幂法迭代向量v的各个不等于零的分量将随k 趋向于无穷大而使计算机溢出。因此,我们必须对某通幕法进行规范。即规范化幂法...

📅 👤 tedo811

💻 k-Nearest源代码

查看更多 »
📂 k-Nearest资料分类