?? K-Nearest技術(shù)資料

?? 資源總數(shù):1149
?? 源代碼:164441
k-Nearest鄰近算法,作為機(jī)器學(xué)習(xí)中的經(jīng)典分類與回歸技術(shù),廣泛應(yīng)用于模式識(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘及信號(hào)處理等領(lǐng)域。通過計(jì)算樣本間的距離來預(yù)測(cè)未知數(shù)據(jù)點(diǎn)的類別或值,特別適合于解決復(fù)雜非線性問題。無論是圖像識(shí)別還是異常檢測(cè),k-Nearest都能提供高效解決方案。本頁(yè)面匯集了1149個(gè)精選資源,涵蓋理論教程、實(shí)戰(zhàn)案例與開源代碼,助力電子工程師深入理解并靈活運(yùn)用這一強(qiáng)大工具,加速項(xiàng)目開發(fā)進(jìn)程。

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數(shù)字信號(hào)處理的應(yīng)用之一是從含有加性噪聲的信號(hào)中去除噪聲。現(xiàn)有被噪聲污染的信號(hào)x[k]=s[k]+d[k],式中: 為原始信號(hào)d[k]為均勻分布的白噪聲。 (1)分別產(chǎn)生50點(diǎn)的序列s[k]和白噪聲序列d[k],將二者疊加生成x[k],并在同一張圖上繪出x0[k],d[k]和x[k]的序列波形。 ...

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