Dagger 的麻烦 如果还不清楚什么是依赖注入，那么请参考之前写的 Dagger2 in Android（一）通俗基础开头部分。如果你不了解 Dagger 倒也无妨，本文会进行一定的对比，但仅针对接触过 Dagger 的同学，否则大可以忽…

一、KNN基本知识 KNN算法 -------- 做分类（二分类、多分类）、也可以做回归KNN的三要素：K值的影响：1. K值过小，可能会导致过拟合2. K值过大，可能会导致欠拟合距离的计算方式：一般使…

KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法是数据挖掘分类（classification）技术中最简单的算法之一，其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推断出你的类别。 K近邻(KNN)分类器是有监督…

Elastic 在7.5的发行版中加入了一个重量级的发布，也就是Lens。在我之前的文章 “Elastic Stack 7.5.0 重磅发布” 有一些介绍。在今天的练习中，我将简单地介绍一下如何使用Elastic Lens来简化我们创建可视化。Kibana Lens 的特点： Lens 的设…

Karn算法的提出是为了更好的计算RTO，设想一下情况：发送端发出一个报文段，并且设定的超时时间到了，还没有收到确认，于是重传报文段。经过了一段时间后，收到了报文段。现在的问题是：如何判定此确认…

本文github 代码：https://github.com/crystal30/KNN 一. # KNN algorithm 原理 KNN：k-nearest neighbors algorithm， (1)用途：分类，且天然的可以解决多分类问题（sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier…

前言: … 目录 1 分类2 回归3 总结4 代码 k近邻算法（KNN）是监督学习算法，意味着训练数据集需要有label或者类别，KNN的目标是把没有标签的数据点（样本）自动打上标签或者预测所属类别。同时KNN也可用于回归。…

kohonen network 聚类 Kohonen网络是自组织竞争型神经网络的一种，该网络为无监督学习网络，能够识别环境特征并自动聚类。Kohonen 神经网络是芬兰赫尔辛基大学教授 Teuvo Kohonen提出的，该网络通过自组织特征映射调整网络权值，使神…