傳感器的定義及分類傳感器的定義人們通常將能把非電量轉換為電量的器件稱為傳感器,傳感器實質上是一種功能塊,其作用是將來自外界的各種信號轉
2010-01-14 08:57:04846 )、Σ-Δ型等。各自的定義各自的優(yōu)勢----SAR型的應用芯片----successive approximation register。以AD7655、AD8363、DSP28377為例說明。----SAR型進一步剖析----耗時。精度。電容開關切換算法。(基于電容陣列的DAC轉換)...
2022-01-26 06:49:44
AVR寄存器是如何去定義的呢?AVR移位算法是如何去定義的呢?
2022-01-24 07:16:24
Excel-分類算法-決策樹
2019-05-10 11:05:28
kNN分類算法的Python實現(xiàn)
2020-06-05 12:02:50
對分類體系進行了綜合訓練。演示平臺目前訓練的類別只是新聞的政治、經(jīng)濟、軍事等。內置的算法支持類別自定義訓練,該算法對常規(guī)文本的分類準確率較高,綜合開放測試的F值接近86%。在應用方面,NLPIR 深度
2019-11-18 17:46:10
分布特性和頻譜傾斜度對語音和音樂進行實時分類的算法,并對分類結果進行簡單平滑,使分類更為合理,從而提高音質。實驗結果表明,此算法復雜度低,而且分類準確率高,實用性強。【關鍵詞】:語音/音樂;;分類
2010-04-23 11:13:43
,那么我的文件就可以上傳了。此外,我們把相機拍完的照片保存到計算機上的時候,也會使用壓縮算法進行文件壓縮,文件壓縮的格式一般是JPEG。那么什么是壓縮算法呢?壓縮算法又是怎么定義的呢?在認識算法之前
2021-07-28 07:22:20
本文設計了一種基于Winpcap的網(wǎng)絡視頻流識別算法,實現(xiàn)了對網(wǎng)絡流媒體的發(fā)現(xiàn)。
2021-06-03 06:34:27
傳感器的定義傳感器的分類傳感器的應用
2021-03-18 06:11:40
說明:指定兩點間的客流需求總量,建立費用函數(shù)(阻抗函數(shù)),一般情況下費用是流量的函數(shù),就可以運用全有全無算法進行配流。
2019-05-31 07:56:50
什么是壓縮算法呢?壓縮算法又是怎么定義的呢?文件是如何存儲的?
2021-10-19 07:01:25
. 2 基于分類算法的SVPWM原理 傳統(tǒng)的三相VSR電壓的作用方式及合成原理如圖1所示. 定義調制度為: 式中:‖ur‖為參考相電壓幅值;Udc為逆變器直流母線電壓. 傳統(tǒng)的SVPWM算法較為
2018-09-26 14:25:53
。目前,SAR圖像分類多是基于單通道圖像數(shù)據(jù)。多通道SAR數(shù)據(jù)極大地豐富了地物目標信息量,利用多通道數(shù)據(jù)進行分類,是SAR圖像分類的重要發(fā)展方向。本文提出基于多通道分類合成的SAR圖像分類算法。該算法首先
2010-04-23 11:52:48
我想在 STM 板上使用機器學習算法對通過工業(yè)傳感器獲取的氣體傳感器數(shù)據(jù)進行分類。知道哪種 STM32 變體最適合此應用嗎?
2023-01-10 07:10:16
當前時代大數(shù)據(jù)炙手可熱,數(shù)據(jù)挖掘也是人人有所耳聞,但是關于數(shù)據(jù)挖掘更具體的算法,外行人了解的就少之甚少了。數(shù)據(jù)挖掘主要分為分類算法,聚類算法和關聯(lián)規(guī)則三大類,這三類基本上涵蓋了目前商業(yè)市場對算法
2018-11-06 17:02:30
智能傳感器是如何定義的?智能傳感器有哪些分類?智能傳感器的通信接口有哪些類型?
2021-06-10 09:34:41
說明:指定兩點間的客流需求總量,建立費用函數(shù)(阻抗函數(shù)),一般情況下費用是流量的函數(shù),就可以運用增量配流法配流,核心還是全有全無算法,只是該方法把流量等分為N份,每次全有全無配流1份,直至流量全部被加載。
2019-05-23 06:34:18
1. 電機的定義電機俗稱“馬達”,是無人機的動力來源,無人機通過改變電機的轉速來改變無人機的飛行狀態(tài)。即改變每個電機的速度,使得無人機能夠盤旋空中,上升或下降,或向各個方向移動。2. 電機的分類電機
2021-07-12 08:29:12
在數(shù)據(jù)挖掘領域中,通常以分類精度作為分類算法效果的評估標準。這一標準是建立在假設任意一實例被誤分類為任意類時都具備同樣代價的基礎上的。當此假設不成立時,直接
2009-01-01 00:05:2510 介紹了流分類算法的概念以及對流分類算法的要求;把目前存在的流分類算法分成三類:多維查找轉換為一維查找算法、相關區(qū)域查找算法、獨立區(qū)域查找算法,并對各類算法的
2009-03-04 10:57:3218 針對傳統(tǒng)報文分類算法在實際運行中存在的問題,提出一種基于Bloom Filter 的報文分類算法。將該算法的思想應用于入侵防護系統(tǒng)硬件模型,建立相應的流信息預處理引擎,并介紹具
2009-03-20 14:52:3616 食品衛(wèi)生的HACCP自動分類要處理的數(shù)據(jù)集形狀呈現(xiàn)多樣性,對分類結果的準確性和專業(yè)性要求很高,已有的算法難以滿足。該文基于經(jīng)典BIRCH算法,結合多閾值思想和多代表點特征樹
2009-04-09 09:29:5717 針對復雜環(huán)境下運動目標檢測提出一種基于像素分類的運動目標檢測算法。該算法通過亮度歸一化對圖像序列進行預處理,用以降低光照變化造成的誤檢,根據(jù)場景中不同像素點的
2009-04-10 08:51:014 受支持向量機的幾何解釋和最近點問題啟發(fā),提出一種新型的模式分類算法——核仿射子空間最近點分類算法。該算法在核空間中,將支持向量機幾何模型中的最近點搜索區(qū)域由2
2009-04-16 11:38:2411 為了高效地從數(shù)據(jù)庫中挖掘分類規(guī)則,提出一種將粒子群優(yōu)化算法和遺傳算法相結合的新算法。該算法的核心思想是對規(guī)則的前件進行固定長度編碼,適應度函數(shù)的計算由分類規(guī)則
2009-04-21 09:38:3614 IP 分類算法是提高網(wǎng)絡設備性能的關鍵,無沖突規(guī)則集則是正確進行IP 報文分類的前提和保證。網(wǎng)絡處理器Intel IXP1200 具有強大的可編程能力和并行分組處理能力。本文在IXP1200 處
2009-06-20 09:27:129 本文提出了基于粒子群(PSO)的訓練ANN 的新算法,以此為基礎建立了對庫存品進行ABC 分類的模型。新算法充分結合了PSO 與BP 兩者的優(yōu)勢,在訓練過程中能同時優(yōu)化權值以及神經(jīng)元lo
2009-07-11 08:43:229 分類規(guī)則挖掘算法綜述:分類規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中一個重要的研究領域。通過介紹當前數(shù)據(jù)挖掘中具有代表性的分類算法,總結了各種算法的優(yōu)缺點,給出了分類算法的應用以及
2009-10-10 14:24:293 針對區(qū)域分割包分類算法存在的規(guī)則分布差異較大的缺陷,該文提出一種基于啟發(fā)式分割點計算的區(qū)域分割包分類算法。首先依據(jù)規(guī)則集的分布規(guī)律進行分割點計算,然后再進行結
2009-11-13 14:53:414 針對二叉樹支持向量機在多類分類問題上存在的不足,利用粒子群算法對模糊C 均值聚類算法進行了改進,在此基礎上,結合二叉樹支持向量機,構建了偏二叉樹多類分類算法。
2009-12-18 16:36:1612 稅收信用分類管理在稅務系統(tǒng)中起著重要作用,應用分類算法解決稅收信用等級手工評定問題是當前稅務系統(tǒng)的難題之一。決策樹算法是分類算法中一類重要算法,其中以C4.5 算法最
2009-12-29 16:51:0111 針對信息檢索分類技術發(fā)展的需求,本文通過對協(xié)同過濾推薦算法的綜述,提出傳統(tǒng)過濾算法無法適用于用戶多興趣下的推薦問題進行了剖析,提出了一種基于用戶聚類的協(xié)同過濾推薦
2010-03-01 16:09:4711
繼電器的定義、分類、命名
2006-06-30 13:10:173926 傳感器的分類及定義最廣義地來說,傳感器是一種能把物理量或化學量轉變成便于利用的電信號
2008-07-02 12:52:091936 電器的定義和分類
電器——自動或手動接通和斷開電路,能實現(xiàn)對電路或非電對象切換、保護、檢測、變換和調節(jié)目的的電氣元件分類
2008-12-08 18:19:044094 流分類算法的分類及比較
流分類算法可以根據(jù)不同的原則進行分類,本文根據(jù)對多個區(qū)域查找之間的關系把現(xiàn)有的流分類算法分成3類
2009-03-04 11:26:311889 電池材料——石墨電極定義及分類
石墨電極,主要以石油焦、針狀焦為原料,煤瀝青作結合劑,經(jīng)煅燒、配料、混捏、壓型、焙燒、石墨化、機加工而制成,是在電弧
2009-10-21 17:21:281602 鉛酸蓄電池分類和定義
常用的蓄電池分類及特點 目前,我們常用的蓄電池主要分
2009-10-24 13:40:271071 電池簡單分類及其定義
⑴化學電池:將物質的化學能通過電化學氧化還原反應直接轉化成電能的一種裝置。⑵物理電源:在一定條件下實現(xiàn)能量直接
2009-11-05 08:35:341269 節(jié)能燈分類及節(jié)能燈的定義
節(jié)能燈的正式名稱是稀土三基色緊湊型熒光燈,20世紀70年代誕生于荷蘭的飛利浦公司。這種光源在達
2009-11-13 09:42:001957 IC的定義和分類
IC就是半導體元件產(chǎn)品的統(tǒng)稱,包括:積體電路(integratedcircuit,縮寫:IC) 、二,三極管、特殊電子元件。廣義講還涉及所
2009-12-03 11:20:315698 傳感器的分類及要求 (Category and Request of Sensors)
一.傳感器的分類(The category of sensor)
2009-12-04 09:10:00965 計數(shù)器的定義和分類
計數(shù)器定義在數(shù)字電路中,計數(shù)器屬于時序電路,它主要由具有記憶功能的觸發(fā)器構成。計數(shù)器不僅僅
2010-03-08 17:37:3512567 針對傳統(tǒng)基于端口和有效負載的網(wǎng)絡流量分類算法識別率低分類算法復雜等問題,在分析了網(wǎng)絡流量性質的基礎上提出流序列化方法。它將網(wǎng)絡流分解成多個流原子#通過提取序列化網(wǎng)絡
2011-05-16 17:29:2223 針對無線傳感器網(wǎng)絡低成本、低功耗的要求,提出了基于SVM分類區(qū)域的傳感器網(wǎng)絡節(jié)點自定位算法
2011-09-14 17:30:4227 簡單介紹了幾種壓縮分類方法,其次進行了多類分類的算法設計,最后對實驗結果進行了分析。該方案在重加密特征的基礎上,利用Fridrich J等提出的壓縮分類方法,實現(xiàn)了對該類隱秘圖像
2011-10-19 14:37:5112 傳統(tǒng)的SVPWM算法,因其涉及較多的扇區(qū)判斷、三角函數(shù)計算和平方根運算,其算法較為復雜。在此首先分析了基于分類算法的SVPWM的基本原理及其在計算效率上的優(yōu)勢。針對雙三相感應電
2012-07-31 11:32:001878 聽診器行業(yè)定義是指內外婦兒醫(yī)師最常用的診斷用具,是醫(yī)師的標志,現(xiàn)代醫(yī)學即始于聽診器的發(fā)明。聽診器自從1817年3月8日應用于臨床以來,外形及傳音方式有不斷的改進,但其基本結構變化不大,主要由拾音部分(胸件),傳導部分(膠管)及聽音部分(耳件)組成。更多內容,下面是小編整理的聽診器行業(yè)定義及分類。
2016-08-17 14:43:375469 基于視覺的服裝屬性分類算法_劉聰
2017-01-03 17:41:580 面向大數(shù)據(jù)的并行分類混合算法研究_陳學斌
2017-01-03 15:24:450 基于AdaBoost_Bayes算法的中文文本分類系統(tǒng)_徐凱
2017-01-07 18:56:132 基于張量分解的運動想象腦電分類算法_劉華生
2017-03-15 08:00:003 蟻群算法在數(shù)據(jù)挖掘分類中的研究_熊斌
2017-03-19 11:45:570 功能進行了量化分析。仿真結果表明,提出的算法在時延和內存空間性能上滿足了系統(tǒng)對 QoS 的要求,而且實時性也有較大的提高。 算法設計思想 選擇包頭中的源端口或目的端口、協(xié)議域、源IP 地址、目的 IP 地址、ToS 字段作為分類條件,找到該包所屬業(yè)務
2017-11-13 13:10:4711 針對KNN算法在中文文本分類時的兩個不足:訓練樣本分布不均,分類時計算開銷大的問題,在已有改進算法的基礎上進行了更深入的研究,提出多級分類KNN算法。算法首先引入基于密度的思想對訓練樣本進行調整
2017-11-17 14:43:533 Android系統(tǒng)手機取證的電子證據(jù)進行相應的數(shù)據(jù)分析,能更方便和直觀的發(fā)現(xiàn)手機信息中的重點與需要關注的目標對象。在本文中應用了樸素貝葉斯分類算法對數(shù)據(jù)中各聯(lián)系人進行分類,而樸素貝葉斯分類算法的條件獨立性假設是非??量痰?,很難
2017-11-23 16:34:300 針對傳統(tǒng)圖轉導( GT)算法計算量大并且準確率不高的問題,提出一個基于C均值聚類和圖轉導的半監(jiān)督分類算法。首先,采用模糊C均值(FCM)聚類算法先對未標記樣本預選取,縮小圖轉導算法構圖數(shù)據(jù)集的范圍
2017-11-28 16:36:120 多類指數(shù)損失函數(shù)逐步添加模型( SAMME)是一種多分類的AdaBoost算法,為進一步提升SAMME算法的性能,針對使用加權概率和偽損失對算法的影響進行研究,在此基礎上提出了一種基于基分類器對樣本
2017-12-01 16:50:471 針對極端學習機(ELM)網(wǎng)絡規(guī)??刂茊栴},從剪枝思路出發(fā),提出了一種基于影響度剪枝的ELM分類算法。利用ELM網(wǎng)絡單個隱節(jié)點連接輸入層和輸出層的權值向量、該隱節(jié)點的輸出、初始隱節(jié)點個數(shù)以及訓練樣本
2017-12-01 17:21:520 。提出改進的關聯(lián)分類算法 ACSER。ACSER不僅考慮項集到本類的支持度,也考慮項集到補類的支持度。首先,提取頻繁增比模式作為分類候選規(guī)則集;其次,利用置信度和增比率度量規(guī)則的強度,按照其強度進行排序和剪枝;最后,選擇
2017-12-05 15:33:540 本文提出了一種新的基于自適應提升小波變換的雙尺度算法、改進的局部二值模式和模糊近鄰分類相結合的極光分類算法。該算法在極光圖像預處理的基礎之上,先是利用自適應提升的小波變換將原始的極光圖像分為幾個
2017-12-07 13:48:060 針對K-最近鄰(KNN)分類算法時間復雜度與訓練樣本數(shù)量成正比而導致的計算量大的問題以及當前大數(shù)據(jù)背景下面臨的傳統(tǒng)架構處理速度慢的問題,提出了一種基于Spark框架與聚類優(yōu)化的高效KNN分類算法
2017-12-08 17:10:490 針對二元關聯(lián)法(BR)未考慮標簽之間相關性,容易造成分類器輸出在訓練集中不存在或次數(shù)較少標簽的不足,提出了基于貝葉斯模型的多標簽分類算法( MLBM)和馬爾可夫型多標簽分類算法(MMLBM)。首先
2017-12-25 13:50:051 本文主要介紹了4 種應用比較普遍的的機器學習算法,但是機器學習算法還有其他很多不同的算法,大家感興趣的可以自己去了解。 樸素貝葉斯分類是基于貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分類方法,發(fā)源于古典數(shù)學理論,擁有穩(wěn)定的數(shù)學基礎和分類效率。
2017-12-26 14:45:0226224 針對K近鄰多標簽( ML-KNN)分類算法中未考慮標簽相關性的問題,提出了一種基于標簽相關性的K近鄰多標簽分類( CML-KNN)算法。首先,計算出標簽集合中每對標簽間的條件概率;其次,對于即將
2018-01-02 16:47:530 針對快速分類算法中最優(yōu)路徑森林( OPF)分類算法進行了研究,進行了OPF分類算法研究及應用現(xiàn)狀的調查。OPF算法是近期興起的一種基于完全圖的分類算法,在一些公共數(shù)據(jù)集上與支持向量機(SVM)、人工
2018-01-10 16:29:590 針對傳統(tǒng)機器學習方法不能有效地提取惡意代碼的潛在特征,提出了基于棧式自編碼( stacked auto en-coder,SAE)的惡意代碼分類算法。其次從大量訓練樣本中學習并提取惡意代碼紋理圖像
2018-01-16 17:19:380 針對目標可以同時屬于多個類別的多標簽分類問題,提出了一種基于浮動閾值分類器組合的多標簽分類算法。首先,分析探討了基于浮動閾值分類器的AdaBoost算法(AdaBoost. FT)的原理及錯誤率估計
2018-01-22 17:01:591 針對在文本分類中先驗概率的計算比較費時而且對分類效果影響不大、后驗概率的精度損失影響分類準確率的現(xiàn)象,對經(jīng)典樸素貝葉斯分類算法進行了改進,提出了一種先抑后揚(抑制先驗概率的作用,擴大后驗概率
2018-03-05 11:19:590 針對現(xiàn)有的基于模式的序列分類算法對于生物序列存在分類精度不理想、模型訓練時間長的問題,提出密度感知模式,并設計了基于密度感知模式的生物序列分類算法-BSC。首先,在生物序列中挖掘具有密度感知的頻繁
2018-03-29 13:54:140 研究算法偏差的研究人員表示,有很多方法可以定義公平,但這些方法有時相互矛盾。想象一下,在刑事司法系統(tǒng)中使用的算法會將分數(shù)分配給兩組(藍色組和紫色組),因為它們有被重新逮捕的風險。歷史數(shù)據(jù)表明紫色
2018-08-02 09:53:364022 本文主要介紹一個被廣泛使用的機器學習分類算法,K-nearest neighbors(KNN),中文叫K近鄰算法。
2019-10-31 17:18:145657 機器學習中有許多分類算法。本文將介紹分類中使用的各種機器學習算法的優(yōu)缺點,還將列出他們的應用范圍。
2020-03-02 09:50:123296 測溫電壓器的規(guī)范要求與分類
2020-06-18 14:30:561726 為提高分類器在對抗性環(huán)境和訓練階段的抗攻擊性,提出一種新的攻擊模擬算法。通過擬合成員分類器模擬并獲取最差情況攻擊使用的決策邊界,根據(jù)閾值設定去除性能較差的成員分類器,使最終攻擊結果優(yōu)于模仿攻擊算法。實驗結果表明,該算法無需獲取目標分類器的具體信息,在保證分類準確率的同時具有較高的安全性.
2020-09-16 17:49:242 水聲數(shù)據(jù)中目標的不確定性以及各種物質的聲納數(shù)據(jù)值的雜合程度,使基于直方圖最大值和直方圖熵的算法都不能很好地解決水聲數(shù)據(jù)分類的問題。為此,提出一種基于直方圖條件熵的分類算法。根據(jù)水聲數(shù)據(jù)的累積直方圖
2021-01-20 10:18:3322 。文中提岀了一種基于光滑表示的半監(jiān)督分類算法。具體來說,此方法通過應用一個低通濾波器來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的平滑,然后將光滑數(shù)據(jù)用于半監(jiān)督分類。此外,所提方法將常見的圖構造和標簽傳播集成到一個統(tǒng)一的優(yōu)化框架中,使它們互相
2021-04-08 10:47:2817 水聲數(shù)據(jù)中目標的不確定性以及各種物質的聲納數(shù)據(jù)值的雜合程度,使基于直方圖最大值和直方圖熵的算法都不能很好地解決水聲數(shù)據(jù)分類的問題。為此,提出一種基于直方圖條件熵的分類算法。根據(jù)水聲數(shù)據(jù)的累積直方圖
2021-04-21 10:12:039 信息采集技術日益發(fā)展導致的高維、大規(guī)模教據(jù),給據(jù)挖掘帶來了巨大挑戰(zhàn),針對K近鄰分類算法在高維數(shù)據(jù)分類中存在效率低、時間成本高的問題,提出基于權重搜索樹改進K近鄰(K- nearest
2021-05-08 13:57:590 傳統(tǒng)的文本分類方法僅使用一種模型進行分類,容易忽略不同類別特征詞出現(xiàn)交叉的情況,影響分類性能。為提高文本分類的準確率,提岀基于主題相似性聚類的文本分類算法。通過CH和 Wordcount相結合的方法
2021-05-12 16:25:206 大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)信息呈現(xiàn)持續(xù)性、爆炸性的増長,為杋器學習算法帶來了大量監(jiān)督樣本。然而,這對信息通常不是次性獲得的,且獲得的數(shù)據(jù)標記是不準確的,這對傳統(tǒng)的分類模型提岀了挑戰(zhàn),而増量學習是一種重要
2021-05-13 14:17:243 樸素貝葉斯(NB)算法應用于文本分類時具有簡單性和高效性,但算法中屬性獨立性與重要性一致的假設,使其在精確度方面存在瓶頸。針對該問題,提出一種基于泊松分布的特征加權NB文本分類算法。結合泊松分布模型
2021-05-28 11:30:244 基于嵌入式特征提取的多標記分類算法說明。
2021-06-04 10:18:407 基于單分類的演化算法預選擇策略OCPS
2021-06-07 16:07:582 基于規(guī)則的分類算法具有分類性能妤、可解釋性強的優(yōu)點,得到了廣泛的應用。然而已有的基于規(guī)則的分類算法沒有考慮不均衡數(shù)據(jù)的情況,從而影響了其對不均衡數(shù)據(jù)的分類效果。文中提出了一種新的不均衡關聯(lián)分類算法
2021-06-17 15:27:4116 基于ReliefF剪枝的多標記分類算法綜述
2021-06-24 14:48:3412 核極端學習機高光譜遙感圖像分類算法
2021-06-30 16:15:3023 。 雖然這個簡化方式在一定程度上降低了貝葉斯分類算法的分類效果,但是在實際的應用場景中,極大地簡化了貝葉斯方法的復雜性。 樸素貝葉斯分類常用于文本分類,尤其是對于英文等語言來說,分類效果很好。它常用于垃圾文
2021-10-02 17:14:008671 本期開小灶Heyro將帶領大家進入下一趟旅程——基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像分類算法講解,從而幫助大家了解在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結構下衍生出的被用于圖像分類的經(jīng)典算法。
2022-04-06 14:50:364686 首先,我們先從連接器的定義和分類來了解連接器產(chǎn)品命名的基本規(guī)則。
淺談工業(yè)連接器的定義和分類
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2023-01-05 14:39:36384 本文將通過動態(tài)演示+代碼的形式系統(tǒng)地總結十大經(jīng)典排序算法。 排序算法 算法分類 —— 十種常見排序算法可以分為兩大類: 比較類排序:通過比較來決定元素間的相對次序,由于其時間復雜度不能突破
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