اسباب بازی تریلی ماک توانایی جا به جا کردن اشیاء تا وزن بیست کیلو را دارد

از آن نقطه به بعد، کلاس غالب در این مجموعه همسایگی تولید شده از عناصر K به عنوان یک مجموعه برچسب برای نمونه نامرئی شناسایی می شود.

پیش‌بینی در اکثر کلاس‌های افراد به‌طور مداوم انجام شد. به طور مشابه، رگرسیون KNN مقادیر میانگین را در حدود پنج عامل نزدیک می گیرد.

اسباب بازی تریلی ماک از سری محصولات تولیدی این صنعت است. خوشه‌بندی K-means یک روش کوانتی‌سازی برداری است که به دنبال تقسیم n مشاهدات به k خوشه است، با هر مشاهده متعلق به خوشه‌ای با نزدیک‌ترین مراکز خوشه متوسط، که به عنوان نمونه اولیه خوشه عمل می‌کند.

در نتیجه، فضای داده به سلول های Voronoi تقسیم می شود. فواصل اقلیدسی مربعی با خوشه بندی K-means در واریانس های خوشه ای به حداقل می رسد.

3.10. جنگل تصادفی
در این الگوریتم یادگیری ماشین، ترکیبی از پیش‌بینی‌کننده‌های درختی برای پیش‌بینی داده‌های خروجی استفاده می‌شود.

این درختان به مقدار یک بردار تصادفی بستگی دارند که به طور مستقل و با توزیع مشابه برای همه درختان جنگل نمونه برداری می شود.

به این جنگل‌های تصمیم برای طبقه‌بندی و رگرسیون با ساختن تعداد زیادی درخت تصمیم در زمان آموزش نیز گفته می‌شود.

شبکه عصبی زیرمجموعه ای از یادگیری ماشینی (ML) است و هسته اصلی یادگیری عمیق است. شبکه های عصبی را شبکه های عصبی مصنوعی یا SNN نیز می نامند.

این شبکه عصبی عمدتاً از مغز انسان و نحوه ارسال سیگنال ها توسط نورون ها به یکدیگر الهام گرفته شده است.

شبکه های عصبی مصنوعی از سه جزء تشکیل شده اند: لایه ورودی، لایه پنهان و در نهایت لایه خروجی. شبکه‌های عصبی عمدتاً به داده‌های آموزشی برای یادگیری و بهبود دقت خود در طول زمان متکی هستند.