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
K အနီးဆုံးအိမ်နီးနားချင်း အယ်လဂိုရီသမ်ကို အသုံးမပြုမီ ဒေတာအတွဲကို ရှင်းလင်းရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ (KNN) အယ်လဂိုရီသမ်ကို အသုံးမပြုမီ ဒေတာအတွဲကို သန့်ရှင်းရေးလုပ်ခြင်းသည် အကြောင်းရင်းများစွာအတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ဒေတာအတွဲ၏ အရည်အသွေးနှင့် တိကျမှုသည် KNN အယ်လဂိုရီသမ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို တိုက်ရိုက်သက်ရောက်မှုရှိသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ KNN အယ်လဂိုရီသမ်၏ ဆက်စပ်မှုတွင် ဒေတာအတွဲသန့်ရှင်းရေး၏ အရေးပါမှုကို စူးစမ်းလေ့လာမည်ဖြစ်ပြီး ၎င်း၏သက်ရောက်မှုများနှင့် အကျိုးကျေးဇူးများကို မီးမောင်းထိုးပြပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, ကိုယ်ပိုင် K ကိုအနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း algorithm ကိုလျှောက်ထားခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်