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基于K近邻算法的中文文本分类研究.Web日志挖掘技术研究与应用.基于图理论的图像描述与匹配算法研.基于指代消解的自动文摘研究.基于改进哈希算法的快速KNN文本分类.中文文本倾向性分析研究.基于双目立体视觉的三维重建技术研.基于网络资源的未登录词...
本篇论文共59页，点击这进入下载页面。.更多论文.基于K近邻集成算法的分类挖掘研究.网上购物格式条款研究.单脉冲雷达杂波抑制技术及其DS.案例知识检索算法与应用研究.乡村治理中的、社会和市场的关.刑罚设置若干问题探讨.面向IT企业培训...
使用中证500指数的历史价格数据进行预测实证，2017年～2018年9月的预测结果显示单个K近邻模型策略获得76.72%的收益，现在的价格运动与遥远的过去更为相似，集成模型能更好地控制风险。.该模型利用K近邻模型的含义验证了股票价格运动具有相似性，可以作为...
基于路网的大规模移动对象K近邻快速查询技术研究与实现.pdf基于路网的大规模移动对象K近邻查询技术已经在各种基于位置的服务中得到广泛的应用。但是，现有的相关研究主要存在三方面的问题1、预计算道路顶点与对象间路网距离的方式无法适应移动对象频繁的位置变动；2、采用RTREE及其衍生...
python用K近邻（KNN）算法分类MNIST数据集和FashionMNIST数据集.一、KNN算法的介绍.K最近邻（k-NearestNeighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法之一，理论上比较成熟。.KNN算法首先将待分类样本表达成和训练样本一致的特征向量；然后根据距离计算待测试样本...
论文摘要：多标签学习中，每个训练样本都与一组标签集相关，多标签分类的任务就是预测未知样本的标签集。k近邻法作为常用的单标签分类方法，通过计算样本之间的距离，选择前若干个离新样
机器学习19：k近邻(kNN)模型.k近邻(k-NearestNeighbor)学习是一种最简单的监督学习算法，工作机制非常简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最近的k个训练样本，然后基于这k个邻居的信息来进行预测。.通常，在分类任务中使用投票法，即选择...
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