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k 值是预测精度的一个关键因素，无论是分类还是回归，衡量邻居的权重都非常有用，较近邻居的权重比较远邻居的权重大。免费分享一些我整理的人工智能学习资料给大家，包括一些AI常用框架实战视频、图像识别、OpenCV、NLQ、机器学习、pytorch、计算机视觉、深度学习与神经网络等视频、课件源码、国内外知名精华资源、AI热门论文、行业报告等。以上是一个简单的逻辑回归方程，B0，B1是常数。学好人工智能，

本文系统介绍了机器学习的基础知识及应用。首先概述了机器学习的发展历程、主要流派及其与人工智能、数据挖掘的关系，并详细列举了机器学习在艺术、金融、医疗等领域的典型应用。其次，重点讲解了监督学习、非监督学习等算法分类及常用Python工具库（Numpy、Pandas等）。随后深入探讨了回归、分类、聚类等核心算法原理及实现，包括神经网络、深度学习等前沿技术。最后通过人脸识别、手写数字识别等案例展示了机器

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摘要：医疗知识图谱结合AI技术，为医学知识管理提供了创新解决方案。AI通过自然语言处理等技术自动化构建知识图谱，支持知识推理、智能问答和个性化医疗建议，显著提高医疗决策效率和质量。典型案例包括百度医疗知识图谱和IBM Watson系统。当前面临数据标准化、动态更新等挑战，未来将向多模态数据融合、实时决策等方向发展。这些技术突破将推动医疗知识管理进入新阶段，为医疗行业带来变革性影响。

本文介绍了在计算机视觉和深度学习领域中，如何使用PyTorch和OpenCV进行特征提取。传统方法如SIFT、SURF和ORB依赖于手工设计的特征提取器，而深度学习方法则通过卷积神经网络（CNN）自动学习特征。文章详细讲解了如何安装和配置PyTorch和OpenCV环境，并提供了使用OpenCV进行SIFT和ORB特征提取的代码示例。同时，文章还介绍了如何使用PyTorch加载预训练模型（如Res