K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း အယ်လဂိုရီသမ်သည် လေ့ကျင့်နိုင်သော စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် သင့်လျော်ပါသလား။
K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ (KNN) အယ်လဂိုရီသမ်သည် လေ့ကျင့်နိုင်သော စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် အမှန်တကယ်ပင် သင့်လျော်ပါသည်။ KNN သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် parametric မဟုတ်သော အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာရှိ ရှိပြီးသား သာဓကများနှင့် တူညီမှုအပေါ် အခြေခံ၍ သာဓကအသစ်များကို အမျိုးအစားခွဲသည့် စံနမူနာအခြေခံ သင်ယူမှု အမျိုးအစားဖြစ်သည်။ KNN
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းလျှောက်လွှာငွေကျပ်
လိုင်းမဟုတ်သောဒေတာဖြင့် အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ အယ်လဂိုရီသမ်ကို အသုံးပြုခြင်း၏ အားသာချက်များကား အဘယ်နည်း။
K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ (KNN) အယ်လဂိုရီသမ်သည် လိုင်းမဟုတ်သောဒေတာဖြင့် လုပ်ငန်းများကို အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအတွက် အသုံးပြုသည့် ရေပန်းစားသော စက်သင်ယူမှုနည်းစနစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ထည့်သွင်းဒေတာနှင့် တံဆိပ်တပ်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးနမူနာများကြား တူညီမှုအပေါ် အခြေခံ၍ ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ပေးသည့် ပါရာမက်ထရစ်မဟုတ်သော နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤတုံ့ပြန်မှုတွင်၊ အမျိုးအစားခွဲခြားရန်အတွက် KNN အယ်လဂိုရီသမ်ကို အသုံးပြုခြင်း၏ အားသာချက်များကို ဆွေးနွေးပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း algorithm ကို၏အကျဉ်းချုပ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စစ်ဆေးမှုအရွယ်အစားကို ချိန်ညှိခြင်းသည် K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း အယ်လဂိုရီသမ်တွင် ယုံကြည်မှုရမှတ်များကို မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်နိုင်သနည်း။
စစ်ဆေးမှုအရွယ်အစားကို ချိန်ညှိခြင်းသည် K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ (KNN) အယ်လဂိုရီသမ်ရှိ ယုံကြည်မှုရမှတ်များအပေါ်တွင် အမှန်တကယ်အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိနိုင်ပါသည်။ KNN အယ်လဂိုရီသမ်သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အသုံးပြုသည့် ရေပန်းစားသော ကြီးကြပ်မှု သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ၎င်း၏ အတန်းများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းဖြင့် စမ်းသပ်ဒေတာအမှတ်၏ အတန်းအစားကို ဆုံးဖြတ်ပေးသည့် ပါရာမက်ထရစ် အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း algorithm ကို၏အကျဉ်းချုပ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း အယ်လဂိုရီသမ်တွင် ယုံကြည်မှုနှင့် တိကျမှုအကြား ဆက်စပ်မှုမှာ အဘယ်နည်း။
K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ (KNN) အယ်လဂိုရီသမ်ရှိ ယုံကြည်မှုနှင့် တိကျမှုကြား ဆက်နွယ်မှုသည် ဤစက်သင်ယူမှုနည်းပညာ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို နားလည်ရန် အရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ KNN သည် ပုံစံအသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် အသုံးများသော parametric အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အလားတူ သာဓကများ ရှိနိုင်ဖွယ်ရှိသည့် နိယာမအပေါ် အခြေခံထားသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း algorithm ကို၏အကျဉ်းချုပ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဒေတာအတွဲရှိ အတန်းများ ဖြန့်ဖြူးမှုသည် K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း အယ်လဂိုရီသမ်၏ တိကျမှုကို မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်သနည်း။
ဒေတာအတွဲတစ်ခုရှိ အတန်းများ ဖြန့်ဝေခြင်းသည် K အနီးဆုံး အိမ်နီးချင်း (KNN) အယ်လဂိုရီသမ်၏ တိကျမှုအပေါ် သိသာထင်ရှားသော သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည်။ KNN သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အသုံးပြုသည့် နာမည်ကြီး စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ရည်မှန်းချက်မှာ ဒေတာအတွဲရှိ အခြားနမူနာများနှင့် တူညီမှုအပေါ် အခြေခံ၍ ပေးထားသောထည့်သွင်းမှုတစ်ခုသို့ အညွှန်းတစ်ခုကို သတ်မှတ်ပေးရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း algorithm ကို၏အကျဉ်းချုပ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
K ၏တန်ဖိုးသည် K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း အယ်လဂိုရီသမ်၏တိကျမှုကို မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်သနည်း။
K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ (KNN) အယ်လဂိုရီသမ်သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုသည့် ရေပန်းစားသော စက်သင်ယူမှုနည်းစနစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ၎င်း၏ k အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများနှင့် ထည့်သွင်းဒေတာ၏ ဆင်တူမှုများကို အခြေခံ၍ ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ပေးသည့် parametric မဟုတ်သော နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ k ၏တန်ဖိုး၊ အိမ်နီးနားချင်းအရေအတွက်ဟုလည်းခေါ်သည်၊ a ကိုပြသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း algorithm ကို၏အကျဉ်းချုပ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ကျွန်ုပ်တို့၏ကိုယ်ပိုင် K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း အယ်လဂိုရီသမ်၏ တိကျမှုကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့တွက်ချက်မည်နည်း။
ကျွန်ုပ်တို့၏ကိုယ်ပိုင် K အနီးဆုံး အိမ်နီးချင်း (KNN) အယ်လဂိုရီသမ်၏ တိကျမှုကို တွက်ချက်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ခန့်မှန်းထားသော အညွှန်းများကို စမ်းသပ်ဒေတာ၏ တကယ့်တံဆိပ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ တိကျမှုသည် စက်သင်ယူမှုတွင် အသုံးများသော အကဲဖြတ်မက်ထရစ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ မှန်ကန်စွာ အမျိုးအစားခွဲထားသော သာဓကများ၏ အချိုးအစားကို တိုင်းတာသည့် အကြိမ်အရေအတွက် စုစုပေါင်းဖြစ်သည်။ အောက်ပါအဆင့်များ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, ကိုယ်ပိုင် K ကိုအနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း algorithm ကိုလျှောက်ထားခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ရထားနှင့် စာမေးပွဲအစုံရှိ အတန်းများကို ကိုယ်စားပြုသည့် စာရင်းတစ်ခုစီရှိ နောက်ဆုံးအရာများ၏ အဓိပ္ပါယ်မှာ အဘယ်နည်း။
ရထားနှင့် စမ်းသပ်မှုအစုများကို ကိုယ်စားပြုသည့် စာရင်းတစ်ခုစီရှိ နောက်ဆုံးဒြပ်စင်များ၏ အရေးပါမှုသည် အထူးသဖြင့် K အနီးဆုံး အိမ်နီးချင်း (KNN) အယ်လဂိုရီသမ်ကို ပရိုဂရမ်ပြုလုပ်သည့်အခြေအနေတွင် စက်သင်ယူမှုတွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ KNN တွင်၊ စာရင်းတစ်ခုစီ၏နောက်ဆုံးဒြပ်စင်သည် သက်ဆိုင်ရာအတန်း၏အညွှန်း သို့မဟုတ် ပစ်မှတ်ပြောင်းလဲမှုကို ကိုယ်စားပြုသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, ကိုယ်ပိုင် K ကိုအနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း algorithm ကိုလျှောက်ထားခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ရထားနှင့် စမ်းသပ်မှုအစုံအတွက် အဘိဓာန်များကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ထည့်သွင်းရမည်နည်း။
စက်သင်ယူမှုတွင် Python ကို အသုံးပြု၍ ကိုယ်ပိုင် K အနီးဆုံး အိမ်နီးချင်း (KNN) အယ်လဂိုရီသမ်ကို အသုံးပြုခြင်းအတွက် ရထားနှင့် စမ်းသပ်မှုအစုံအတွက် အဘိဓာန်များကို ဖြည့်သွင်းရန်အတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် စနစ်တကျချဉ်းကပ်မှုကို လိုက်နာရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာကို KNN အယ်လဂိုရီသမ်မှ အသုံးပြုနိုင်သည့် သင့်လျော်သောဖော်မတ်အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းပါဝင်သည်။ ပထမဦးစွာနားလည်ကြပါစို့
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, ကိုယ်ပိုင် K ကိုအနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း algorithm ကိုလျှောက်ထားခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
လေ့ကျင့်ရေး နှင့် စမ်းသပ်မှုအစုများအဖြစ် မခွဲထုတ်မီ ဒေတာအတွဲကို ရှပ်ထိုးရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
ဒေတာအစုံကို လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်မှုအစုများအဖြစ် မခွဲထုတ်မီ မွှေနှောက်ခြင်းသည် အထူးသဖြင့် အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း K ၏ အယ်လဂိုရီသမ်ကို အသုံးပြုသောအခါတွင် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အရေးကြီးသော ရည်ရွယ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် ဘက်မလိုက်ဘဲ ဘက်မလိုက်ဘဲ ယုံကြည်စိတ်ချရသော မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည် အကဲဖြတ်မှုကို ရရှိရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော ဒေတာများကို ကျပန်းပြုလုပ်ထားကြောင်း သေချာစေသည်။ ရှပ်တိုက်ရခြင်း၏ အဓိကအကြောင်းရင်း
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, ကိုယ်ပိုင် K ကိုအနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း algorithm ကိုလျှောက်ထားခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်