《昇思25天学习打卡营第15天 | 昇思MindSpore基于MindSpore的红酒分类实验》

15天

本节学了通过MindSpore的完成红酒分类。

1.K近邻算法(K-Nearest-Neighbor, KNN)是一种用于分类和回归的非参数统计方法,是机器学习最基础的算法之一。

1.1分类问题

1.2回归问题

1.3距离的定义

2.数据处理

2.1 数据准备

2.2 数据读取与处理

3.模型构建--计算距离

4.模型预测

相关推荐
helloKittywz6 小时前
内网学习第6天 liunx定时任务 环境变量和权限配置,以及数据库提权
学习·web安全·网络安全·内网渗透·liunx·权限提升·学习记录
Frank牛蛙6 小时前
银行信用卡风险大数据分析与挖掘2024
数据挖掘·数据分析
Sui_Network7 小时前
探索Sui的面向对象模型和Move编程语言
大数据·人工智能·学习·区块链·智能合约
爱我所爱flash7 小时前
计算机专业怎么选择电脑
学习·电脑
逆袭的小羊8 小时前
SR-IOV学习笔记
学习·云计算
麦田里的稻草人w8 小时前
【数据分析“三剑客”】—— Pandas
数据挖掘·数据分析·pandas
zhangbin_2378 小时前
【Python机器学习】模型评估与改进——多分类指标
人工智能·python·算法·机器学习·支持向量机·分类
String NUll10 小时前
深入学习 Kafka(1)- 核心组件
分布式·学习·kafka
哥廷根数学学派10 小时前
基于蜉蝣优化的聚类算法(MATLAB)
人工智能·神经网络·算法·机器学习·matlab·数据挖掘·聚类
紫色沙10 小时前
每天一个数据分析题(四百十一)- 主成分
数据挖掘·数据分析