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
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
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 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
အကွာအဝေးများကို စီစစ်ပြီး K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း အယ်လဂိုရီသမ်ရှိ ထိပ်တန်း K အကွာအဝေးများကို ရွေးချယ်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
အကွာအဝေးများကိုစီရန်နှင့် K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ (KNN) အယ်လဂိုရီသမ်ရှိ ထိပ်တန်း K အကွာအဝေးများကို ရွေးချယ်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ K ၏ အနီးဆုံးဒေတာအမှတ်များကို ပေးထားသည့်မေးမြန်းချက်အမှတ်သို့ ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်ဖြစ်သည်။ အထူးသဖြင့် ကြီးကြပ်သင်ကြားမှု၏အခြေအနေတွင် စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် ခန့်မှန်းချက်များ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားခွဲခြင်းပြုလုပ်ရန်အတွက် ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ KNN မှာ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, ကိုယ်ပိုင် K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း algorithm ကို Programming, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ အယ်လဂိုရီသမ်၏ အဓိကစိန်ခေါ်မှုမှာ အဘယ်နည်း၊ ၎င်းကို မည်သို့ဖြေရှင်းနိုင်မည်နည်း။
K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ (KNN) အယ်လဂိုရီသမ်သည် ကြီးကြပ်သင်ကြားမှု အမျိုးအစားအောက်တွင် ပါ၀င်သော လူကြိုက်များပြီး အသုံးများသော စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ပါရာမက်ထရစ်မဟုတ်သော အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် အရင်းခံဒေတာဖြန့်ဖြူးမှုနှင့် ပတ်သက်၍ မည်သည့်ယူဆချက်မျှမပြုလုပ်ပါ။ KNN ကို အမျိုးအစားခွဲခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အဓိကအသုံးပြုသော်လည်း ဆုတ်ယုတ်ခြင်းအတွက် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, ကိုယ်ပိုင် K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း algorithm ကို Programming, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
KNN အယ်လဂိုရီသမ်လုပ်ဆောင်ချက်ကို သတ်မှတ်ရာတွင် ဒေတာ၏အရှည်ကို စစ်ဆေးခြင်း၏ အဓိပ္ပါယ်မှာ အဘယ်နည်း။
Python ဖြင့် machine learning ၏အခြေအနေတွင် K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ (KNN) algorithm လုပ်ဆောင်ချက်ကို သတ်မှတ်သောအခါ၊ ဒေတာ၏အရှည်ကို စစ်ဆေးရန် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။ ဒေတာ၏ အရှည်သည် ဒေတာအချက်တစ်ခုစီကို ဖော်ပြသည့် အင်္ဂါရပ်များ သို့မဟုတ် အရည်အချင်းများကို ရည်ညွှန်းသည်။ KNN တွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။
စက်သင်ယူမှုတွင် K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ (KNN) အယ်လဂိုရီသမ်၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ (KNN) အယ်လဂိုရီသမ်သည် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အသုံးများပြီး အခြေခံကျသော အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် parametric မဟုတ်သောနည်းလမ်းဖြစ်သည်။ KNN အယ်လဂိုရီသမ်၏ အဓိကရည်ရွယ်ချက်မှာ ရှာဖွေခြင်းဖြင့် ပေးထားသောဒေတာအမှတ်၏ အတန်း သို့မဟုတ် တန်ဖိုးကို ခန့်မှန်းရန်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း algorithm ကို K သတ်မှတ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အတန်းနှစ်ခုနှင့် ၎င်းတို့၏ ဆက်စပ်အင်္ဂါရပ်များ ပါဝင်သော ဒေတာအစုံကို သတ်မှတ်ရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
အတန်းနှစ်ခုနှင့် ၎င်းတို့၏ သက်ဆိုင်သော အင်္ဂါရပ်များ ပါဝင်သော ဒေတာအစုံကို သတ်မှတ်ခြင်းသည် အထူးသဖြင့် K အနီးဆုံး အိမ်နီးချင်း (KNN) အယ်လဂိုရီသမ်ကဲ့သို့ အယ်လဂိုရီသမ်များကို အကောင်အထည်ဖော်သည့်အခါတွင် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အရေးကြီးသော ရည်ရွယ်ချက်ကို ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ အခြေခံသဘောတရားများနှင့် အခြေခံမူများကို ဆန်းစစ်ခြင်းဖြင့် ဤရည်ရွယ်ချက်ကို နားလည်နိုင်ပါသည်။ Machine learning algorithms များကို လေ့လာရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်း algorithm ကို K သတ်မှတ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
လက်တွေ့ကမ္ဘာနမူနာများတွင် K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ အယ်လဂိုရီသမ်မှ ရရှိသော ပုံမှန်ခန့်မှန်းခြေတိကျမှုအကွာအဝေးသည် အဘယ်နည်း။
K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ (KNN) အယ်လဂိုရီသမ်သည် အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုသည့် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲရှိ ၎င်းတို့၏ k-အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများသို့ သွင်းသွင်းဒေတာ၏ တူညီမှုအပေါ် အခြေခံ၍ ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ပေးသည့် ပါရာမက်ထရစ်နည်းလမ်းမဟုတ်သော နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ KNN အယ်လဂိုရီသမ်၏ ခန့်မှန်းတိကျမှုသည် အမျိုးမျိုးသောအချက်များပေါ် မူတည်၍ ကွဲပြားနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်, အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းလျှောက်လွှာငွေကျပ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်