Category: လမ်းညွှန်

vectors နှစ်ခုကြားရှိ Hamming အကွာအဝေး သည် vectors များကြားတွင်ကွဲပြားသောဆက်စပ်ဒြပ်စင်များ၏ပေါင်းလဒ်ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် အောက်ပါ vector နှစ်ခုရှိသည် ဆိုပါစို့။ x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 2, 5, 7] vector နှစ်ခုကြားရှိ Hamming အကွာအဝေးသည် 2 ဖြစ်မည်ဖြစ်သောကြောင့်၊ ၎င်းသည် မတူညီသောတန်ဖိုးများရှိသည့် ကိုက်ညီသည့်ဒြပ်စင်စုစုပေါင်းအရေအတွက်ဖြစ်သည်။ R တွင် vector နှစ်ခုကြားရှိ Hamming အကွာအဝေးကို တွက်ချက်ရန်၊...

vectors နှစ်ခုကြားရှိ Hamming အကွာအဝေး သည် vectors များကြားတွင်ကွဲပြားသောဆက်စပ်ဒြပ်စင်များ၏ပေါင်းလဒ်ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် အောက်ပါ vector နှစ်ခုရှိသည် ဆိုပါစို့။ x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 2, 5, 7] vector နှစ်ခုကြားရှိ Hamming အကွာအဝေးသည် 2 ဖြစ်မည်ဖြစ်သောကြောင့်၊ ၎င်းသည် မတူညီသောတန်ဖိုးများရှိသည့် ကိုက်ညီသည့်ဒြပ်စင်စုစုပေါင်းအရေအတွက်ဖြစ်သည်။ Excel တွင် ကော်လံနှစ်ခုကြားရှိ Hamming အကွာအဝေးကို တွက်ချက်ရန်၊ သင်သည်...

vectors နှစ်ခုကြားရှိ Hamming အကွာအဝေး သည် vectors များကြားတွင်ကွဲပြားသောဆက်စပ်ဒြပ်စင်များ၏ပေါင်းလဒ်ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် အောက်ပါ vector နှစ်ခုရှိသည် ဆိုပါစို့။ x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 2, 5, 7] vector နှစ်ခုကြားရှိ Hamming အကွာအဝေးသည် 2 ဖြစ်မည်ဖြစ်သောကြောင့်၊ ၎င်းသည် မတူညီသောတန်ဖိုးများရှိသည့် ကိုက်ညီသည့်ဒြပ်စင်စုစုပေါင်းအရေအတွက်ဖြစ်သည်။ Python ရှိ array နှစ်ခုကြားရှိ Hamming အကွာအဝေးကို တွက်ချက်ရန်...

Vector A နှင့် B နှစ်ခုကြားရှိ Euclidean အကွာအဝေးကို အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်သည်။ ယူကလစ်အကွာအဝေး = √ Σ(A i -B i ) ၂ ရွှေ- ∑ သည် “ပေါင်း” ဟု အဓိပ္ပာယ်ရသော ဂရိသင်္ကေတဖြစ်သည်။ A i သည် vector A ၏ တန်ဖိုး ဖြစ်သည်။ B i သည် vector B ၏ တန်ဖိုး ဖြစ်သည်။...

ကြိုးတန်းနှစ်ခုကြားရှိ Levenshtein အကွာအဝေး သည် စကားလုံးတစ်လုံးမှ အခြားတစ်လုံးသို့ ပြောင်းလဲရန် လိုအပ်သော စာလုံးတစ်လုံးတည်းပြောင်းလဲမှု၏ အနည်းဆုံးအရေအတွက်ဖြစ်သည်။ “ မွမ်းမံမှုများ” ဟူသော စကားလုံးတွင် အစားထိုးခြင်း၊ ထည့်သွင်းခြင်းနှင့် ဖျက်ခြင်းများ ပါဝင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် အောက်ပါစကားလုံးနှစ်လုံးရှိသည်ဆိုပါစို့။ ပါတီသို့ ပန်းခြံ စကားလုံးနှစ်လုံးကြားရှိ Levenshtein အကွာအဝေး (ဆိုလိုသည်မှာ စကားလုံးတစ်လုံးမှ အခြားတစ်လုံးသို့ ပြောင်းလဲရန် ကျွန်ုပ်တို့ပြုလုပ်ရမည့် အပြောင်းအလဲအရေအတွက်) သည် 2 ဖြစ်လိမ့်မည်။ လက်တွေ့တွင်၊ Levenshtein အကွာအဝေးကို fuzzy string matching၊...

ကြိုးတန်းနှစ်ခုကြားရှိ Levenshtein အကွာအဝေး သည် စကားလုံးတစ်လုံးမှ အခြားတစ်လုံးသို့ ပြောင်းလဲရန် လိုအပ်သော စာလုံးတစ်လုံးတည်းပြောင်းလဲမှု၏ အနည်းဆုံးအရေအတွက်ဖြစ်သည်။ “ မွမ်းမံမှုများ” ဟူသော စကားလုံးတွင် အစားထိုးခြင်း၊ ထည့်သွင်းခြင်းနှင့် ဖျက်ခြင်းများ ပါဝင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် အောက်ပါစကားလုံးနှစ်လုံးရှိသည်ဆိုပါစို့။ ပါတီသို့ ပန်းခြံ စကားလုံးနှစ်လုံးကြားရှိ Levenshtein အကွာအဝေး (ဆိုလိုသည်မှာ စကားလုံးတစ်လုံးမှ အခြားတစ်လုံးသို့ ပြောင်းလဲရန် ကျွန်ုပ်တို့ပြုလုပ်ရမည့် အပြောင်းအလဲအရေအတွက်) သည် 2 ဖြစ်လိမ့်မည်။ လက်တွေ့တွင်၊ Levenshtein အကွာအဝေးကို fuzzy string matching၊...

စံသွေဖည်မှုသည် ဒေတာအတွဲတစ်ခု၏ပျံ့နှံ့မှုကို တိုင်းတာရန် အသုံးအများဆုံးနည်းလမ်းများထဲမှတစ်ခုဖြစ်သည်။ အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်သည်။ စံသွေဖည် = √( Σ(x i – x ) 2 / n ) ဒေတာအစုတစ်ခုအတွင်း လေ့လာတွေ့ရှိချက်များ ပျံ့နှံ့မှုကို တိုင်းတာရန် အခြားနည်းလမ်းမှာ ပျမ်းမျှ လုံးဝသွေဖည်ခြင်း ဖြစ်သည်။ အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်သည်။ ပျမ်းမျှ ပကတိသွေဖည်မှု = Σ|x i – x | /မဟုတ်ဘူး ဤသင်ခန်းစာတွင် ဤမက်ထရစ်နှစ်ခုကြား ခြားနားချက်များကို တစ်ခုစီတွက်နည်းနမူနာများနှင့်အတူ...

တစ်လမ်းသွား ANOVA ကို သုံးသော သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော လွတ်လပ်သော အုပ်စုများကြားတွင် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားသော ခြားနားမှု ရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည်။ ANOVA ဇယား၏ စုစုပေါင်း p-value သည် အချို့သော အရေးပါမှုအဆင့်အောက်တွင် ရှိနေပါက၊ အနည်းဆုံး အုပ်စု၏ ဆိုလိုရင်းမှာ အခြားနည်းများနှင့် ကွဲပြားသည်ဟု ဆိုရန် လုံလောက်သော အထောက်အထားရှိသည်။ သို့သော် မည်သည့် အဖွဲ့များ အချင်းချင်း ကွဲပြားသည်ကို ဤအရာက ကျွန်ုပ်တို့အား မပြောပါ။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား...

pandas DataFrame ရှိ ထပ်နေသောအတန်းများကို ဖယ်ရှားရန် အလွယ်ဆုံးနည်းလမ်းမှာ အောက်ပါ syntax ကိုအသုံးပြုသည့် drop_duplicates() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်- df.drop_duplicates(subset=None၊ keep=’first’၊ inplace=False) ရွှေ- အပိုင်းခွဲ- ပွားများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် မည်သည့်ကော်လံများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန်။ မူရင်းမှာ ကော်လံအားလုံးဖြစ်သည်။ Keep- သိမ်းဆည်းထားရန် ထပ်နေသည့် (ရှိပါက) သတ်မှတ်ပေးသည်။ ပထမ- ပထမတစ်ခုမှလွဲ၍ ထပ်နေသောလိုင်းအားလုံးကို ဖယ်ရှားပါ။ နောက်ဆုံး- နောက်ဆုံးတစ်ခုမှလွဲ၍ ထပ်နေသောလိုင်းအားလုံးကို ဖယ်ရှားသည်။ False : ထပ်နေသော အားလုံးကို ဖယ်ရှားပါ။...

Erlang ဖြန့်ဖြူးမှုသည် AK Erlang မှ ဖန်တီးထားသော ဖြစ်နိုင်ခြေ ဖြန့်ဖြူးမှု တစ်ခုဖြစ်ပြီး switching station operator မှ တပြိုင်နက် လက်ခံရရှိသည့် တယ်လီဖုန်းခေါ်ဆိုမှု အရေအတွက်ကို စံနမူနာပြုရန် ဖန်တီးထားသည်။ ဖြန့်ဝေခြင်းကို တယ်လီဖုန်းအသွားအလာအင်ဂျင်နီယာ၊ တန်းစီစနစ်များ၊ သင်္ချာဇီဝဗေဒနှင့် အခြားနယ်ပယ်များတွင် လက်တွေ့ကမ္ဘာဖြစ်ရပ်ဆန်းအမျိုးမျိုးကို စံနမူနာပြုရန်အတွက် အသုံးပြုပါသည်။ Erlang ဖြန့်ဖြူးမှု၏ဂုဏ်သတ္တိများ Erlang ဖြန့်ဖြူးမှုတွင် အောက်ပါဖြစ်နိုင်ခြေသိပ်သည်းဆလုပ်ဆောင်ချက် ပါရှိသည်။ f(x; k၊ μ) = x k-1 e -x/μ...