knn

    12गर्मी

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    मैं के-निकटतम पड़ोसी प्रतिगमन से संबंधित एक परियोजना पर काम करने में व्यस्त हूं। मैंने मिश्रित संख्यात्मक और विशिष्ट क्षेत्रों को मिश्रित किया है। स्पष्ट मान सामान्य हैं (उदा। बैंक का नाम, खाता प्रकार

    6गर्मी

    1उत्तर

    मैं विभिन्न क्लासिफायर (एलडीए, एसवीएम, केएनएन) का उपयोग करके दो कक्षाओं वाले डेटा सेट को वर्गीकृत करने की कोशिश कर रहा हूं और उनके प्रदर्शन की तुलना करना चाहता हूं। मैंने प्राथमिकता संभावना को संशोधित

    10गर्मी

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    तो मैं छवियों (जैसे एक नंबर 4 के रूप में) में पैटर्न पहचान करने में सक्षम होना चाहता हूँ के लिए पड़ोसी एल्गोरिथ्म, मैं अलग एल्गोरिदम के बारे में पढ़ कर दिया है और मैं वास्तव में निकटतम पड़ोसी एल्गोरिथ

    13गर्मी

    3उत्तर

    मैं एसएएस से दूर जाने की कोशिश कर आर के लिए एक नया उपयोगकर्ता हूं। मैं यहां इस सवाल से पूछ रहा हूं क्योंकि मैं आर के लिए उपलब्ध सभी संकुलों और स्रोतों से थोड़ा निराश महसूस कर रहा हूं, और मुझे लगता है

    6गर्मी

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    मैं वीका (http://weka.sourceforge.net/doc.dev/weka/classifiers/lazy/IBk.html) पर के-निकटतम पड़ोसी वर्गीकरण का उपयोग कर रहा हूं। मुझे लगता है कि यूक्लिडियन दूरी डिफ़ॉल्ट दूरी समारोह है। मैं उस फ़ंक्शन

    13गर्मी

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    मैं हस्तलिखित अंकों को वर्गीकृत करने के लिए केएनएन का उपयोग कर रहा हूं। मैंने अब आयाम को कम करने के लिए पीसीए लागू किया है। 256 से मैं 200 पर गया। लेकिन मुझे केवल सूचना की हानि ~ 0.10% की सूचना मिली ह

    5गर्मी

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    मैं आर में knn का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं (कई पैकेजों (knnflex, class) का उपयोग किया गया है) 8 चर के आधार पर डिफ़ॉल्ट की संभावना की भविष्यवाणी करने के लिए। डेटासेट 8 कॉलम की लगभग 100k लाइनें है

    11गर्मी

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    मैं opencv फ्लान :: सूचकांक के साथ कुछ समस्याएं हैं - मैं सूचकांक बना रहा हूं Mat samples = Mat::zeros(vfv_net_quie.size(),24,CV_32F); for (int i =0; i < vfv_net_quie.size();i++) {

    7गर्मी

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    मुझे के-निकटतम पड़ोसी एल्गोरिदम के सीरियल सी/सी ++ कार्यान्वयन कहां मिल सकता है? क्या आप इस पुस्तकालय के बारे में जानते हैं? मुझे ओपनसीवी मिली है लेकिन कार्यान्वयन पहले से ही समानांतर है। मैं एक धाराव

    13गर्मी

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    में निकटतम पड़ोसी मैं पाइथन में के-निकटतम पड़ोसी की गणना करना चाहता हूं। मुझे किस लाइब्रेरी का उपयोग करना चाहिए?