最近傍
kd木探索を使使使k最近最近分享
k最近最近傍モデルモデルにに习をさせるに,分享学器械アプリを使使ます。柔软性を向上させるには,コマンドラインインターフェイスでFitcknn.
を使用してk最近傍傍モデルにに习させ。学问后后,モデルとと子データを预测
に渡してラベルを予测するか事后确率を推定します。
アプリ
分享学器械 | 教师教师机械学校を使を使,データを分享するように习习させる |
关节有关部
最近最近傍モデル作作作者
Fitcknn. |
k最近傍分类器の近似 |
最近最近傍探索モデル作作作者
令人疲惫的 |
网罗的最近傍探索モデルの作物 |
kdtreesearcher. |
kd木最近傍探索モデルを作物 |
创造 |
最近最近傍探索モデルオブジェクト作作作者:作者 |
交差検证
横梁 |
机械学习モデルの交差検证 |
Kfoldedge |
交差検证済み分类モデルの分享エッジ |
kfoldloss. |
交差検证済み分类モデルの分享损失 |
kfoldfun. |
分享到相关数目の交差交差 |
kfoldmargin. |
交差検证済み分类モデルの分享マージン |
Kfoldpredict. |
交差検证済み分类モデルの観测値の分享 |
パフォーマンスの测定
失利 |
k最近傍分类器の损失 |
resubloss. |
再代入分享损失 |
CompareSheut. |
新しいデータを使使用品して2つの分享モデルの精度を |
边缘 |
k最近傍分类器のエッジ |
利润 |
k最近傍分类器のマージン |
重新提交 |
再代入分享エッジ |
重新提交 |
再代入分享マージン |
testckfold. |
交差検证の反复により2つの分类モデルの精密を比较 |
最近傍モデルのプロパティの收集
收集 |
GPUによる机构学院习のプロパティの收集 |
オブジェクト
最近傍分享モデル
ClassificationKnn. |
k最近最近分享 |
ClassificationPartitionedModel. |
交差検证分享モデル |
トピック
最近傍分类器を作成および比较し,新しいデータについて予测を行うため学习済みモデルをエクスポートします。
この例では,各种の分类アルゴリズムについて决定面を可视化する方法を示します。
教师教师学刊の手顺ノンパラメトリックノンパラメトリックノンパラメトリックノンパラメトリックととの性特色を理念します。
さまざまな距离计量を使用して,学习データセット内の点への距离に基づいてデータ点を分类します。
关键词
使用音高和MFCC的扬声器识别(音频工具箱)
matlabコマンド
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コマンドをmatlabコマンドウィンドウににに力
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