?? k-nearest技術資料

?? 資源總數：1149
?? 技術文檔：2
?? 源代碼：164441
k-Nearest鄰近算法，作為機器學習中的經典分類與回歸技術，廣泛應用于模式識別、數據挖掘及信號處理等領域。通過計算樣本間的距離來預測未知數據點的類別或值，特別適合于解決復雜非線性問題。無論是圖像識別還是異常檢測，k-Nearest都能提供高效解決方案。本頁面匯集了1149個精選資源，涵蓋理論教程、實戰案例與開源代碼，助力電子工程師深入理解并靈活運用這一強大工具，加速項目開發進程。

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  基于0．25gm PHEMT工藝，給出了兩個高增益K 波段低噪聲放大器．放大器設計中采用了三級級聯增加柵寬的電路結構，通過前級源極反饋電感的恰當選取獲得較高的增益和較低的噪聲；采用直流偏置上加阻容網絡，用來消除低頻增益和振蕩；三級電路通過電阻共用一組正負電源，使用方便，且電路性...

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