브라우저보다 빠른!K-최근접 이웃 알고리즘와 에이다부스트의 유사점
K-최근접 이웃 알고리즘와 에이다부스트는 공통점이 1 개 있습니다 (유니온백과에서): 기계 학습.
기계 학습
학습(機械學習) 또는 머신 러닝()은 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말. 가령, 기계 학습을 통해서 수신한 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분할 수 있도록 훈련할 수 있. 기계 학습의 핵심은 표현(representation)과 일반화(generalization)에 있. 표현이란 데이터의 평가이며, 일반화란 아직 알 수 없는 데이터에 대한 처리이.
위의 목록은 다음 질문에 대한 대답입니다
- K-최근접 이웃 알고리즘와 에이다부스트에는 공통점이 있습니다
- K-최근접 이웃 알고리즘와 에이다부스트의 유사점은 무엇입니까
K-최근접 이웃 알고리즘와 에이다부스트의 비교.
K-최근접 이웃 알고리즘에는 23 개의 관계가 있고 에이다부스트에는 19 개의 관계가 있습니다. 그들은 공통점 1을 가지고 있기 때문에, Jaccard 지수는 2.38%입니다 = 1 / (23 + 19).
참고 문헌
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