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    K-近邻算法 - Harvard_Fly

    K-近邻算法又称KNN算法,最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法,其原理非常简单,主要是根据计算两个样本之间的距离从而对样本进行预测分类,常用的距离计算公式有欧氏距离: 根据未知样本与已知样本的欧式距离,计算出距离最近的样本,则其为预测样本的类别 在Python的sklearn中使用KNN

    卷积神经网络中的Winograd快速卷积算法 - Mr-Lee

    [toc] 博客: "blog.shinelee.me" | "博客园" | "CSDN" 写在前面 随便翻一翻流行的推理框架(加速器),如 "NCNN" 、 "NNPACK" 等,可以看到,对于卷积层,大家不约而同地采用了Winograd快速卷积算法,该算法出自CVPR 2016的一篇 paper

    机器学习(2):简单线性回归 | 一元回归 | 损失计算 | MSE - 广州小程

    前文再续书接上一回,机器学习的主要目的,是根据特征进行预测。预测到的信息,叫标签。 从特征映射出标签的诸多算法中,有一个简单的算法,叫简单线性回归。 本文介绍简单线性回归的概念。 (1)什么是简单线性回归 “回归(regression)”是什么?如之前所讲,预测模型可区分为“分类器”跟“回归器”,回

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    偏序是有顺序特点的关系。 偏序集中的特殊元素有极大元、极小元、最大元、最小元,以及上界、下界、上确界和下确界八种。 定义如下: 设偏序集< A,≤ >,B?A,y∈B 若?x(x∈B → y≤x),则y为B的最小元 若?x(x∈B → x≤y),则y为B的最大元 若?x(x∈B ∧ x≤y → y=

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