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每日进步一小步《ML - KNN》.docx

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简介：
这份文档《每日进步一小步《ML - KNN》》专注于机器学习中的K近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)，旨在通过日常的小步骤实践帮助读者逐步掌握这一重要算法。 这段文字是对机器学习中的KNN算法的总结，包含了大量的计算过程和图示内容。这是个人的学习记录分享给初学者参考，并希望能对大家有所帮助和指导。

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  • 每日进步一小步《ML - KNN》.docx
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    这份文档《每日进步一小步《ML - KNN》》专注于机器学习中的K近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)，旨在通过日常的小步骤实践帮助读者逐步掌握这一重要算法。 这段文字是对机器学习中的KNN算法的总结，包含了大量的计算过程和图示内容。这是个人的学习记录分享给初学者参考，并希望能对大家有所帮助和指导。
     
  • 对KNN算法的进一步改进
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    本文深入探讨了经典的KNN算法，并提出了一系列创新性的优化措施，旨在提高其分类与预测性能。通过实验验证，改进后的算法在多个数据集上展现出显著优越性。 kNN算法又称为k近邻分类法。KNN通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。其基本思想是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即最接近）的样本中的大多数属于某个类别，那么该样本也归属于这个类别。通常情况下，k不会超过20。在KNN算法中，选择的邻居都是已经正确分类的对象。这种方法在确定类别的决策上仅依据与待分样本最近的一个或几个已知分类样本来决定其所属类别。
     
  • MATLAB中的逐步回归法代码-ML: ML
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    本项目提供了一套使用MATLAB实现逐步回归方法的代码。通过迭代地加入或移除预测变量来构建最优模型，适用于数据分析与建模场景。 初步回归法的MATLAB代码是机器学习领域中的优秀示例之一。这里提供了一份精选的机器学习框架、库及软件列表（按照编程语言分类），受到了awesome-php项目的启发。 如果您希望为这份清单做出贡献，请发送请求或通过其他方式与我联系。此外，当遇到以下情况时，则不建议使用所列出的存储库：如果该仓库的所有者明确声明“不再维护此项目”，或者在长时间内没有提交更新（大约2至3年）的情况。 目录如下： - 神经网络 - C/缓存/CORE：一个基于C++的计算机视觉库，适用于现代计算机视觉应用。 - VLFeat：这是一个开放且可移植的算法库，包括了多种常见的计算机视觉方法，并提供了MATLAB工具箱支持。 - HTK（隐马尔科夫模型工具包）：HTK是一个便携式的软件开发套件，用于构建和管理隐马尔科夫模型。 - DLib：提供C++及Python接口的库，可用于人脸检测等任务以及训练通用对象识别器。 - Eblearn：这是一个面向对象设计的C++库，实现了多种机器学习算法模型。 - OpenCV：拥有广泛的编程语言支持（包括但不限于C++, C, Python, Java 和 MATLAB），并且可以在Windows、Linux、Android和MacOS等多个操作系统上运行。 - VIGRA：一个通用且跨平台的计算机视觉与图像处理库。
     
  • 一步一步指导你进行Xilinx SerDes调试
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  • Vue-Calendar：一步一步带你用VUE封装日历组件
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    《Vue-Calendar》是一份详细的教程，指导开发者如何使用Vue.js逐步构建一个功能全面的日历组件。适合希望提升Vue项目开发技能的学习者参考。 各位勇敢的小伙伴们，大家好！我是你们的老司机小五，在这里为大家分享如何用VUE封装日历组件。 首先进行项目设置： ``` yarn install # 安装依赖包 yarn serve # 编译并热重载用于开发环境 yarn build # 构建生产版本，最小化文件大小 yarn lint # 整理和修复代码错误 ``` 在开始之前，先来看看最终的成品图。 需求分析是一个逐步细化的过程。为了不一口吃掉大饼，我们先把饼切开再一块块地享用。下面基于特定场景来实现一个基本的日历组件。小生才疏学浅，还望各位看官轻喷，并欢迎各路大神留言指教。 具体场景：在移动端中通过切换日期展示收益数据，日历显示在上部，对应的数据则显示于下部，只包括每日的详细信息。
     
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