పైథాన్లో యూక్లిడియన్ దూరాన్ని ఎలా అమలు చేయవచ్చు?
సోమవారం, 07 ఆగస్టు 2023
by EITCA అకాడమీ
యూక్లిడియన్ దూరం అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్లో ఒక ప్రాథమిక భావన మరియు k-సమీప పొరుగువారు, క్లస్టరింగ్ మరియు డైమెన్షియాలిటీ తగ్గింపు వంటి వివిధ అల్గారిథమ్లలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది బహుమితీయ స్థలంలో రెండు పాయింట్ల మధ్య సరళ రేఖ దూరాన్ని కొలుస్తుంది. పైథాన్లో, యూక్లిడియన్ దూరాన్ని అమలు చేయడం సాపేక్షంగా సూటిగా ఉంటుంది మరియు ప్రాథమిక గణిత కార్యకలాపాలను ఉపయోగించి చేయవచ్చు. లెక్కించేందుకు
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, ప్రోగ్రామింగ్ యంత్ర అభ్యాసం, యూక్లిడియన్ దూరం, పరీక్ష సమీక్ష
కింద ట్యాగ్ చేయబడింది:
ఆల్గోరిథమ్స్, కృత్రిమ మేధస్సు, దూరం లెక్కింపు, యూక్లిడియన్ దూరం, యంత్ర అభ్యాస, పైథాన్
K సమీప పొరుగువారు తెలియని డేటా పాయింట్లను ఎలా వర్గీకరిస్తారు?
సోమవారం, 07 ఆగస్టు 2023
by EITCA అకాడమీ
K సమీప పొరుగువారు (KNN) అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో ఒక ప్రసిద్ధ వర్గీకరణ అల్గారిథమ్. ఇది పారామెట్రిక్ కాని మరియు ఉదాహరణ-ఆధారిత అల్గోరిథం, ఇది తెలిసిన డేటా పాయింట్లకు సామీప్యత ఆధారంగా తెలియని డేటా పాయింట్లను వర్గీకరిస్తుంది. KNN అనేది వర్గీకరణ పనుల కోసం పైథాన్లో సులభంగా అమలు చేయగల సరళమైన ఇంకా శక్తివంతమైన అల్గోరిథం. ఎలా అర్థం చేసుకోవడానికి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్, ప్రోగ్రామింగ్ యంత్ర అభ్యాసం, K సమీప పొరుగువారితో వర్గీకరణ పరిచయం, పరీక్ష సమీక్ష
కింద ట్యాగ్ చేయబడింది:
కృత్రిమ మేధస్సు, వర్గీకరణ, దూరం లెక్కింపు, K సమీప పొరుగువారు, యంత్ర అభ్యాస, పైథాన్