دوری اقدامات غیر معمولی سیکھنے میں اہم آلات ہوتے ہیں، جنہیں الجبرا کو ڈیٹا نقطوں کے درمیان مشابہت یا اختلافات کا جائزہ لینے کے قابل بناتے ہیں۔وہ ڈیٹا پوائنٹ کے درمیان میں مساوات، کمی اور عدم توازنی کے عمل کو متاثر کرتے ہیں۔

عام دور کے اقدامات

بے قاعدہ سیکھنے میں کئی فاصلاتی اقدامات کثرت سے استعمال کیے جاتے ہیں۔ انتخاب کا انحصار ڈیٹا ٹائپ اور مخصوص اطلاق پر ہوتا ہے۔

  • [Euclidean فاصلے: خلاء میں دو نقطوں کے درمیان براہ راست لائن فاصلہ طے کرتا ہے۔
  • منہتہتان دور :] گیراج کی طرح راستوں پر مبنی فاصلہ پیمائش کرتا ہے، جس سے پورے پیمانے پر اختلافات کا جائزہ لیا جاتا ہے۔
  • کوسینی ہمتی:] دو Victors کے درمیان زاویہ کوسنے کو کہتے ہیں، جس سے ان کی یا توجیہ مشابہت ظاہر ہوتی ہے۔
  • جیک کارڈ انڈیکس: [1] پیمائشی پیمائشی اکائیات کے درمیان مساوات، بینکاری یا تفاعل ڈیٹا کے لیے مفید ہے۔

دوری کے پیمائشات کی کل ترتیب

کیلکیشن مختلف پیمانے پر ناپنے پر منحصر ہے ۔ مثال کے طور پر ، ایوکلائڈن فاصلہ اور ] کے ساتھ [x]، ،[1:1] [1:1] [1]][1]]] کے ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ، [FL:T]]]]]]]]]]][(1:

[x] [2] - 'ایکس [1] [1]] [2] [2] + [y ][1][1]]]][[1]]]]]]]]]]]]]]]]]]] ایک پاکستانی کرکٹ کمپنی کے طور سے ایک قومی ادارہ برائے قومی ادارہ برائے قومی ادارہ ہے۔

دیگر اقدامات میں اکثر مختلف خصوصیات یا خصوصیات کی شرح شامل ہوتی ہے ۔

دُوردراز علاقوں کی درخواست

مختلف غیر تعلیمی کاموں میں دور کے اقدامات استعمال کیے جاتے ہیں:

  • کلولسٹرنگ:]] الوريثمس جیسے کہ K-Asect پر حساب پر منحصر ہے کہ وہ ایسے اعداد و شمار کو گروہی اعداد و شمار کے لیے جمع کریں گے۔
  • Dimenciality Reduction: ٹیکنک جیسے کہ زیریں سطح پر ڈیٹا کی ترکیب کو محفوظ رکھنے کے لیے فاصلے کا استعمال کرتے ہیں۔
  • [Anomaly Dectication:] [] ان کے فاصلے پر جو کہ مثالی ڈیٹا کے اجزا سے اپنے دور کی بنیاد پر ہیں۔