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- Osage Orange Samen, 100 Samen Maclura Pomifera, Milchorangenbaum, L'Oranger Des Osages, Osagedoorn, Espino De Los Osages
- Informatik > Datenbanken
Goku zeigt Gohan jedoch eine kleine Höhle in der Nähe, in der Ikarus wohnen kann. Die unbekannte Gruppe von Außerirdischen, die jetzt auf der Erde angekommen sind, pflanzen den Samen in dem Gebiet, in dem die Sonde zuvor gelandet war. Die Explosion, die sie verursachen, zerstört die neuen Kreuzer Yamcha und Puar, in die sie hineinfliegen. Der Samen wächst bald zu einem Baum von monströser Größe heran und verwüstet einen großen Teil des Gebiets in seiner Umgebung. Dieses Beispiel erstellt eine einfache Ball-Tree-Partition eines zweidimensionalen Parameterraums und zeichnet eine Visualisierung des Ergebnisses. Die letzte Dimension sollte mit der Dimension der Trainingsdaten übereinstimmen.
- Da es sich um einen mehrdimensionalen Raum handelt, kann jede Kugel angemessen als Hypersphäre bezeichnet werden.
- Sie hat eine rundliche Form, ist stark verzweigt und kann bis zu 5 m hoch werden.
- Am Baum versucht die Gruppe mit ihren Energieangriffen, den Baum zu zerstören, ohne Wirkung.
- Kugelbäume haben einen besonderen Nutzen in Computerprogrammiersprachen wie C , in denen solche unsichtbaren Strukturen häufig verwendet werden, um Programmierern bei der Handhabung von Daten zu helfen.
- Das heißt, die Entscheidung erfolgt durch Abstimmung über k benachbarte Punkte.
Suchalgorithmen für den nächsten Nachbarn, einschließlich eines Kugelbaums und eines Aussichtspunktbaums. Fold, was zu einer flacheren Baumstruktur führt, benötigen daher weniger Entfernungsberechnungen, was normalerweise zu schnelleren Abfragen führt. Außerdem können M-Bäume besser auf einer Platte gespeichert werden, die in Seiten organisiert ist. Der M-Baum hält auch die Entfernungen vom übergeordneten Knoten vorberechnet, um Abfragen zu beschleunigen.
Andernfalls werden Nachbarn in einer willkürlichen Reihenfolge zurückgegeben. Aussichtspunktbäume sind ebenfalls ähnlich, aber sie werden binär in eine Kugel und die verbleibenden Daten aufgeteilt, anstatt zwei Kugeln zu verwenden. Nur wenige Baumarten haben kugelige, stachelige Samenkapseln, und jeder dieser stacheligen Bäume hat charakteristische Merkmale.
Osage Orange Samen, 100 Samen Maclura Pomifera, Milchorangenbaum, L'Oranger Des Osages, Osagedoorn, Espino De Los Osages
Zur Vereinfachung der Darstellung haben wir die vierte Spalte, die Klassenbezeichnungen für jeden Datensatz enthält, nicht gezeigt. Wir sortieren den Datensatz nach diesem Attribut und teilen ihn dann am Median in zwei Teile. Wenn True, dann werden Entfernungen und Indizes jedes Punktes bei der Rückgabe sortiert, sodass die erste Spalte die nächstgelegenen Punkte enthält.
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Eine weitere Datenstruktur zum Beschleunigen der Erkennung von Nachbarschaftspunkten ist die Ball-Tree-Datenstruktur. Die Kugelbaum-Datenstruktur ist sehr effizient, insbesondere in Situationen, in denen die Anzahl der Dimensionen sehr groß ist. Ein Kugelbaum ist ebenfalls ein binärer Baum mit einer hierarchischen Struktur. Da es sich um einen mehrdimensionalen Raum handelt, kann jede Kugel angemessen als Hypersphäre bezeichnet werden.
Wir veranschaulichen den Entstehungsprozess unten anhand eines Arbeitsbeispiels zum leichteren Verständnis. Jedes Element ist ein numpy-Integer-Array, das die Indizes der Nachbarn des entsprechenden Punkts auflistet. Beachten Sie, dass im Gegensatz zu den Ergebnissen einer k-Nachbarn-Abfrage die zurückgegebenen Nachbarn nicht standardmäßig nach Entfernung sortiert werden. Zurück in Gokus Haus haben sich Krillin, Bulma, Oolong, Yamcha, Puar, Tien Shinhan, Chiaotzu und Meister Roshi alle zum Abendessen mit Gokus Familie versammelt.
Absicherung APPLE Osage Orange Pferd Apple Monkey Ball Maclura Pomifera Baumsamen
Der Kugelbaum organisiert Daten auf verschiedene Weise, die bei der Analyse, Änderung und eventuellen Verwendung dieser Daten helfen. In diesem Blog und in den nächsten Blogs werde ich die Venovi Implementierung des k-nearest-neighbour (k-NN)-Algorithmus unter Verwendung von Python-Bibliotheken erörtern. In diesem Blog möchte ich auf einfache Weise erklären, wie die Klassifizierung eines Datensatzes beschleunigt werden kann, indem Datenstrukturen im K-Nearest-Neighbour-Algorithmus erstellt werden. Ich werde zwei Indizierungsstrukturen K-d-Tree und Ball-Tree erläutern, die beide in Python-Bibliotheken verfügbar sind.