k-means算法和knn算法的區(qū)別？K-means聚類算法是HCM（普通的硬c-means聚類算法），這是一種硬劃分方法，結(jié)果不是1就是0，沒有其他情況，具有非此即彼的性質(zhì)。隸屬度矩陣為u。FCM是

k-means算法和knn算法的區(qū)別？

K-means聚類算法是HCM（普通的硬c-means聚類算法），這是一種硬劃分方法，結(jié)果不是1就是0，沒有其他情況，具有非此即彼的性質(zhì)。

隸屬度矩陣為u。FCM是HCM算法對模糊情況的推廣，用于模糊分類，并給出隸屬度的權(quán)重。

k-means和knn算法的區(qū)別？

在分類：KNN（k-最近鄰）訓練階段：記住所有點測試階段：計算新點a和原始數(shù)據(jù)預(yù)測中每個點之間的歐氏距離：找到離點a最近的k點，看哪個分類點k點屬于最多，然后將點a劃分為該類缺點：SVM（支持向量機）在測試階段花費的時間太長，KNN與機器學習的區(qū)別在于logistic回歸更像分類算法。不同的是logistic回歸采用logistic損失，支持向量機采用后驗損失。這兩個損失函數(shù)的目的是增加對分類影響較大的數(shù)據(jù)點的權(quán)重，減少與分類關(guān)系較小的數(shù)據(jù)點的權(quán)重。支持向量機是稀疏的，因為它通過支持向量機。Logistic回歸通過使用權(quán)重來降低異常值的權(quán)重。

KNN算法中K是怎么決定的？

K-最近鄰（KNN）分類算法是理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習算法之一。該方法的思想是：如果特征空間中k個最相似的樣本大部分屬于某一類別，則該樣本也屬于該類別。

小學畢業(yè)的人，在培訓機構(gòu)培訓了半年的Java，剛進入一個公司，工資1.2萬正常嗎？

這不正常。是一家培訓機構(gòu)的文案。只是為了讓你參加訓練。

2005年，我們的團隊在尋找人才。本著互聯(lián)網(wǎng)廣泛傳播的原則，我們收到了很多簡歷，包括培訓機構(gòu)的簡歷。這些人的簡歷有一個特點：一般都是大專畢業(yè)，都有工作經(jīng)驗，然后都有類似的項目，不是網(wǎng)上商城就是公司網(wǎng)站。

后來，有很多采訪。我發(fā)現(xiàn)我沒有手術(shù)經(jīng)驗。我在培訓機構(gòu)接受了緊急培訓。我說了同樣的話，但只要我知道細節(jié)就不做了。

我們采訪了很多人。其中一個符合我們的要求，進入了我們公司。后來，他們做得很好。

他告訴了我訣竅。培訓機構(gòu)用有吸引力的文案來吸引低起點、高收入的人。如果他們沒有錢，他們可以向銀行借錢。當然，這是你自己的貸款。然后他告訴你，你可以在畢業(yè)后幾個月內(nèi)付清你的工資。

進去后，每天早上看視頻，下午操作。你說得很快。如果你沒有基礎(chǔ)，比如大專或相關(guān)經(jīng)驗，你就跟不上。兩個月后，是時候畢業(yè)了。在這個時候，培訓機構(gòu)將對面試官進行如何面試和如何面試的培訓。至于你能否找到工作，培訓機構(gòu)并不在意。原來的承諾不見了。銷售人員告訴你的，你可以自己找。不管怎樣，沒有合同。

如果你不學習，你可以回到學校，但如果你得到貸款，它的時間來償還。你不忍心回學校?？偠灾?，如果你沒有一個特定的基礎(chǔ)，你就很難去學習。

現(xiàn)在有大學畢業(yè)生在網(wǎng)上發(fā)簡歷。他們通過招聘的方式吸引人才，讓他們接受培訓，在沒有錢的時候獲得貸款。

當然，也有一些人從小學畢業(yè)，精通電腦。他們自學，然后去培訓機構(gòu)學習java知識。去公司也是可能的。節(jié)目天才不時出現(xiàn)在新聞中。但它沒有死。普通人可以。

所以如果你看到像培訓機構(gòu)這樣的廣告，你想學習，你需要考慮是否能接受兩個月的高強度學習，是否熟悉電腦，是否準備好了。

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