技术无极限-CSDN博客

原创 Quartus Prime 18.0与ModelSim的安装

Quartus Prime 18.0与ModelSim的安装Altera器件库安装USB Blaster驱动程序安装

2022-04-05 11:52:54 9852 2

原创 k近邻算法的原理、示例与分析

k近邻算法的原理、示例与分析代码参考书籍Python机器学习基础教程. Andreas C.muller, Sarah Guido著（张亮译）. 北京：人民邮电出版社，2018.1(2019.6重印)实现环境System：Ubuntu server 20.04 (Jupyter notebook)GPU：GeForce GTX 1080Ti（2块）Driver Version: 450.36.06CUDA Version: 11.0Python Version: 3 .8.5Tensor

2021-04-07 16:35:40 4644 1

原创配置jupyter notebook本地与局域网访问

配置jupyter notebook本地与局域网访问1. 本机运行终端上输入命令：jupyter notebook输出：------------------------------------------------------------------------------------------------[I 04:05:09.197 NotebookApp] Writing notebook server cookie secret to /home/userroot/.local

2021-03-25 09:22:11 4454

原创基于scikit-learn的鸢尾花分类实例

基于scikit-learn的鸢尾花分类实例代码参考书籍：Python机器学习基础教程. Andreas C.muller, Sarah Guido著（张亮译）. 北京：人民邮电出版社，2018.1(2019.6重印)根据已知品种的鸢尾花测量数据，构建机器学习模型，这是一个监督学习的问题。在多个选项中预测其中一个结果，这个一个分类问题。分类的每一个可能输出叫做类别。![sepal_petal](images/iris_petal_sepal.png)1. 初始数据#从scikit-lea

2021-03-18 11:32:52 1531 2

原创 k-近邻算法的简单实例

k-近邻算法概述定义：k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。优点：精度高，对异常值不敏感，无数据输入假定。缺点：计算复杂度高，空间复杂度高。适用数据范围：数值型和标称型。工作原理：存在一个有标签的训练样本集；输入一个没有标签的新数据，将新数据的每个特征与样本集数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般选择样本集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻的出处。最后，选择k个最相似数据中出现测试最多的分类做为新数据的分类。实现环境Syst

2021-02-06 00:57:05 1634