In this chapter, we’ll discuss our first machine-learning algorithm: k dịch - In this chapter, we’ll discuss our first machine-learning algorithm: k Việt làm thế nào để nói

In this chapter, we’ll discuss our

In this chapter, we’ll discuss our first machine-learning algorithm: k-Nearest Neighbors. k-Nearest Neighbors is easy to grasp and very effective. We’ll first discuss the theory and how you can use the concept of a distance measurement to classify items. Next, you’ll see how to easily import and parse data from text files using Python. We’ll address some common pitfalls when working with distance calculations and data coming from numerous sources. We’ll put all of this into action in examples for improving results from a dating website and recognizing handwritten digits.
distance measurements
Summary
0/5000
Từ: -
Sang: -
Kết quả (Việt) 1: [Sao chép]
Sao chép!
Trong chương này, chúng tôi sẽ thảo luận về thuật toán học máy đầu tiên của chúng tôi: hàng xóm k gần nhất. hàng xóm k gần nhất là dễ dàng để nắm bắt và rất hiệu quả. Lần đầu tiên chúng tôi sẽ thảo luận về lý thuyết và làm thế nào bạn có thể sử dụng các khái niệm về một thước đo khoảng cách để phân loại mặt hàng. Tiếp theo, bạn sẽ thấy làm thế nào để dễ dàng chuyển nhập và phân tích dữ liệu từ các tập tin văn bản bằng cách sử dụng Python. Chúng tôi sẽ địa chỉ một số cạm bẫy thông thường khi làm việc với dữ liệu từ nhiều nguồn tin và tính toán khoảng cách. Chúng tôi sẽ đưa tất cả những điều này vào hoạt động trong các ví dụ cho việc cải thiện các kết quả từ một trang web hẹn hò và công nhận viết tay chữ số.khoảng cách đo đạcTóm tắt
đang được dịch, vui lòng đợi..
Kết quả (Việt) 2:[Sao chép]
Sao chép!
Trong chương này, chúng tôi sẽ thảo luận về thuật toán học máy đầu tiên của chúng tôi: k-gần hàng xóm. k-gần hàng xóm dễ dàng nắm bắt và rất hiệu quả. Đầu tiên chúng ta sẽ thảo luận về lý thuyết và làm thế nào bạn có thể sử dụng các khái niệm của một phép đo khoảng cách để phân loại mặt hàng. Tiếp theo, bạn sẽ thấy làm thế nào để dễ dàng nhập và phân tích dữ liệu từ các tập tin văn bản sử dụng Python. Chúng tôi sẽ giải quyết một số khó khăn thường gặp khi làm việc với các tính toán khoảng cách và dữ liệu đến từ nhiều nguồn. Chúng tôi sẽ đặt tất cả những điều này thành hành động trong các ví dụ để cải thiện kết quả từ một trang web hẹn hò và công nhận chữ số viết tay.
đo khoảng cách
Tóm tắt
đang được dịch, vui lòng đợi..
 
Các ngôn ngữ khác
Hỗ trợ công cụ dịch thuật: Albania, Amharic, Anh, Armenia, Azerbaijan, Ba Lan, Ba Tư, Bantu, Basque, Belarus, Bengal, Bosnia, Bulgaria, Bồ Đào Nha, Catalan, Cebuano, Chichewa, Corsi, Creole (Haiti), Croatia, Do Thái, Estonia, Filipino, Frisia, Gael Scotland, Galicia, George, Gujarat, Hausa, Hawaii, Hindi, Hmong, Hungary, Hy Lạp, Hà Lan, Hà Lan (Nam Phi), Hàn, Iceland, Igbo, Ireland, Java, Kannada, Kazakh, Khmer, Kinyarwanda, Klingon, Kurd, Kyrgyz, Latinh, Latvia, Litva, Luxembourg, Lào, Macedonia, Malagasy, Malayalam, Malta, Maori, Marathi, Myanmar, Mã Lai, Mông Cổ, Na Uy, Nepal, Nga, Nhật, Odia (Oriya), Pashto, Pháp, Phát hiện ngôn ngữ, Phần Lan, Punjab, Quốc tế ngữ, Rumani, Samoa, Serbia, Sesotho, Shona, Sindhi, Sinhala, Slovak, Slovenia, Somali, Sunda, Swahili, Séc, Tajik, Tamil, Tatar, Telugu, Thái, Thổ Nhĩ Kỳ, Thụy Điển, Tiếng Indonesia, Tiếng Ý, Trung, Trung (Phồn thể), Turkmen, Tây Ban Nha, Ukraina, Urdu, Uyghur, Uzbek, Việt, Xứ Wales, Yiddish, Yoruba, Zulu, Đan Mạch, Đức, Ả Rập, dịch ngôn ngữ.

Copyright ©2025 I Love Translation. All reserved.

E-mail: