ਹੇ! ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕੋਡ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਚੰਗੇ ਹੋ? \\n'] ", 'ਹੇ! ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕੋਡ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਚੰਗੇ ਹੋ?', ' [\'ਹੇ! ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕੋਡ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਚੰਗੇ ਹੋ? \\n\', "ਇੱਕ AI ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਕੁੱਝ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕੋਡ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਸਮਝਾਉਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਾਂ।ਹੱਦ ਤੱਕ। ਪਰ, ਕੋਡ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਮੇਰੀ ਯੋਗਤਾ ਕੋਡ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਹੈ।ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਮੈਂ ਸਮਝਾਉਂਦਾ ਹਾਂ, ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸੁਤੰਤਰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰੋ ਅਤੇ ਮੈਂ ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੀ ਪੂਰੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਾਂਗਾ!ਨੋਡ ਟੀ. ਐੱਸ. ਕੋਡ \'ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਐਲਗੋਰਟਿਥਮ।] ', 'ਹੇ! ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕੋਡ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਚੰਗੇ ਹੋ?', ' [\'ਹੇ! ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕੋਡ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਚੰਗੇ ਹੋ? \\n\', "ਇੱਕ AI ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਕੁੱਝ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕੋਡ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਸਮਝਾਉਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਾਂ।ਹੱਦ ਤੱਕ। ਪਰ, ਕੋਡ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਮੇਰੀ ਯੋਗਤਾ ਕੋਡ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਹੈ।ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਮੈਂ ਸਮਝਾਉਂਦਾ ਹਾਂ, ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸੁਤੰਤਰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰੋ ਅਤੇ ਮੈਂ ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੀ ਪੂਰੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਾਂਗਾ!ਨੋਡ ਟੀ. ਐੱਸ. ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਐਲਗੋਰਟਿਥਮ। \', "ਯਕੀਨਨ, ਮੈਨੂੰ ਕੇ-ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ (ਕੇ. ਐੱਨ. ਐੱਨ.) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਖੁਸ਼ੀ ਹੋਵੇਗੀ।Node.js ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ। \\n\\nKNN ਇੱਕ ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜੋ ਵਰਗੀਕਰਣ ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਕੇ-ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀਆਂ ਦੀ ਬਹੁਗਿਣਤੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨਾ। \\n\\nਇੱਥੇ ਕੇ. ਐੱਨ. ਐੱਨ. ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ।Node.js ਵਿੱਚ ਐਲਗੋਰਿਦਮ k-ਮਤਲਬ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ k-ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀਆਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈਃ \\n "\'ਜਾਵਾਸਕ੍ਰਿਪਟ \\nਕੌਂਸਟ ਕੰਨ = ਲੋਡ਼ੀਂਦਾ (\' ਕੰਨ-ਜੇ. ਐੱਸ. \') \\nਕੌਂਸਟkmeans = Need (\'kmeans-js\') \\n\\nਕੌਂਸਟ ਟ੍ਰੇਨ = [\\n {ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂਃ [1,2,3,4], ਟੀਚਾਃ \'A\'}, \\n {ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂਃ [2,3,4,5], ਟੀਚਾਃ \'B\'}, \\n {ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂਃ[3,4,5,6], ਟੀਚਾਃ \'C\'}, \\n {ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂਃ [4,5,6,7], ਟੀਚਾਃ \'D\'} \\n] \\n\\nਕੌਂਸਟ k = 2\\nਕੌਂਸਟ ਟ੍ਰੇਨ ਮਤਲਬ = k ਮੀਨਸ (ਟ੍ਰੇਨ, k). ਕਲੱਸਟਰ \\n\\nਕੌਂਸਟਭਵਿੱਖਬਾਣੀ = [\\n {ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂਃ [2,3,4,5], ਟੀਚਾਃ \'B\'}, \\n {ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂਃ [3,4,5,6], ਟੀਚਾਃ \'C\'}, \\n {ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂਃ [4,5,6,7], ਟੀਚਾਃ \'D\'ਇਸ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।ਚਾਰ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਟੀਚਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ। ਫਿਰ, ਅਸੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮੂਹਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੇ-ਮੀਨਸ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂਕੇ-ਮੀਨਸ ਐਲਗੋਰਿਦਮ। \\n\\n ਅਗਲਾ, ਅਸੀਂ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਲਈ ਕੇ-ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀਆਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੇ-ਮੀਨਸ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਬਿੰਦੂ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਜੋ ਹਰੇਕ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ ਲਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਕਲਾਸ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। \\n\\n ਇਹ ਉਦਾਹਰਣ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਕੇਐਨਐਨਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਟੀਚੇ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਇੱਕ, \'ਜਾਰੀ ਰੱਖੋ\' ਨਾਲ ਬਦਲ ਕੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ', 'ਹੇ! ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕੋਡ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਚੰਗੇ ਹੋ?', ' [\'ਹੇ! ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕੋਡ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਚੰਗੇ ਹੋ? \\n\', "ਇੱਕ AI ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਕੁੱਝ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕੋਡ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਸਮਝਾਉਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਾਂ।ਹੱਦ ਤੱਕ। ਪਰ, ਕੋਡ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਮੇਰੀ ਯੋਗਤਾ ਕੋਡ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਹੈ।ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਮੈਂ ਸਮਝਾਉਂਦਾ ਹਾਂ, ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸੁਤੰਤਰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰੋ ਅਤੇ ਮੈਂ ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੀ ਪੂਰੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਾਂਗਾ!ਨੋਡ ਟੀ. ਐੱਸ. ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਐਲਗੋਰਟਿਥਮ। \', "ਯਕੀਨਨ, ਮੈਨੂੰ ਕੇ-ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ (ਕੇ. ਐੱਨ. ਐੱਨ.) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਖੁਸ਼ੀ ਹੋਵੇਗੀ।Node.js ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ। \\n\\nKNN ਇੱਕ ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜੋ ਵਰਗੀਕਰਣ ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਕੇ-ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀਆਂ ਦੀ ਬਹੁਗਿਣਤੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨਾ। \\n\\nਇੱਥੇ ਕੇ. ਐੱਨ. ਐੱਨ. ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ।Node.js ਵਿੱਚ ਐਲਗੋਰਿਦਮ k-ਮਤਲਬ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ k-ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀਆਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈਃ \\n "\'ਜਾਵਾਸਕ੍ਰਿਪਟ \\nਕੌਂਸਟ ਕੰਨ = ਲੋਡ਼ੀਂਦਾ (\' ਕੰਨ-ਜੇਐਸ \') \\nਕੌਂਸਟkmeans = Need (\'kmeans-js\') \\n\\nਕੌਂਸਟ ਟ੍ਰੇਨ = [\\n {ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂਃ [1,2,3,4], ਟੀਚਾਃ \'A\'}, \\n {ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂਃ [2,3,4,5], ਟੀਚਾਃ \'B\'}, \\n {ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂਃ[3,4,5,6], ਟੀਚਾਃ \'C\'}, \\n {ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂਃ [4,5,6,7], ਟੀਚਾਃ \'D\'} \\n] \\n\\nਕੌਂਸਟ k = 2\\nਕੌਂਸਟ ਟ੍ਰੇਨ ਮਤਲਬ = k ਮੀਨਸ (ਟ੍ਰੇਨ, k). ਕਲੱਸਟਰ \\n\\nਕੌਂਸਟਭਵਿੱਖਬਾਣੀ = [\\n {ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂਃ [2,3,4,5], ਟੀਚਾਃ \'B\'}, \\n {ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂਃ [3,4,5,6], ਟੀਚਾਃ \'C\'}, \\n {ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂਃ [4,5,6,7], ਟੀਚਾਃ \'D\'ਇਸ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।ਚਾਰ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਟੀਚਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ। ਫਿਰ, ਅਸੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮੂਹਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੇ-ਮੀਨਸ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂਕੇ-ਮੀਨਸ ਐਲਗੋਰਿਦਮ। \\n\\n ਅਗਲਾ, ਅਸੀਂ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਲਈ ਕੇ-ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀਆਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੇ-ਮੀਨਸ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਬਿੰਦੂ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਜੋ ਹਰੇਕ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ ਲਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਕਲਾਸ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। \\n\\n ਇਹ ਉਦਾਹਰਣ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਕੇਐਨਐਨਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਟੀਚੇ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ "ਜਾਰੀ ਰੱਖੋ" ਨਾਲ ਬਦਲ ਕੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।"ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮੁੱਲ। \\n\\n ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਕੇਐਨਐਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਜਾਂ ਉੱਚ-ਅਯਾਮੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸਥਾਨਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵੇਲੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਤੌਰ ਤੇ ਮਹਿੰਗਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਪ੍ਰਤੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ k ਦੀ ਚੋਣ, ਇਸ ਲਈ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਚੁਣਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। \\n\\nOverall, KNN ਐਲਗੋਰਿਦਮਵਰਗੀਕਰਣ ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸਾਧਨ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੇ-ਮੀਨਸ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ Node.js ਵਿੱਚ ਇਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।\',\' ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਤਿਹਾਸਕ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਸਟਾਕ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਟਿੱਪਣੀ ਦਿਓ।ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਅਸਾਨ. \') ', 'ਹੇ! ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕੋਡ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਚੰਗੇ ਹੋ?', ' [\'ਹੇ! ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕੋਡ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਚੰਗੇ ਹੋ? \\n\', "ਇੱਕ AI ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਕੁੱਝ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕੋਡ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਸਮਝਾਉਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਾਂ।ਹੱਦ ਤੱਕ। ਪਰ, ਕੋਡ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਮੇਰੀ ਯੋਗਤਾ ਕੋਡ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਹੈ।ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਮੈਂ ਸਮਝਾਉਂਦਾ ਹਾਂ, ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸੁਤੰਤਰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰੋ ਅਤੇ ਮੈਂ ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੀ ਪੂਰੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਾਂਗਾ!ਨੋਡ ਟੀ. ਐੱਸ. ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਐਲਗੋਰਟਿਥਮ। \', "ਯਕੀਨਨ, ਮੈਨੂੰ ਕੇ-ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ (ਕੇ. ਐੱਨ. ਐੱਨ.) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਖੁਸ਼ੀ ਹੋਵੇਗੀ।Node.js ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ। \\n\\nKNN ਇੱਕ ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜੋ ਵਰਗੀਕਰਣ ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਕੇ-ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀਆਂ ਦੀ ਬਹੁਗਿਣਤੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨਾ। \\n\\nਇੱਥੇ ਕੇ. ਐੱਨ. ਐੱਨ. ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ।Node.js ਵਿੱਚ ਐਲਗੋਰਿਦਮ k-ਮਤਲਬ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ k-ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀਆਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈਃ \\n "\'ਜਾਵਾਸਕ੍ਰਿਪਟ \\nਕੌਂਸਟ ਕੰਨ = ਲੋਡ਼ੀਂਦਾ (\' ਕੰਨ-ਜੇਐਸ \') \\nਕੌਂਸਟkmeans = Need (\'kmeans-js\') \\n\\nਕੌਂਸਟ ਟ੍ਰੇਨ = [\\n {ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂਃ [1,2,3,4], ਟੀਚਾਃ \'A\'}, \\n {ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂਃ [2,3,4,5], ਟੀਚਾਃ \'B\'}, \\n {ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂਃ[3,4,5,6], ਟੀਚਾਃ \'C\'}, \\n {ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂਃ [4,5,6,7], ਟੀਚਾਃ \'D\'} \\n] \\n\\nਕੌਂਸਟ k = 2\\nਕੌਂਸਟ ਟ੍ਰੇਨ ਮਤਲਬ = k ਮੀਨਸ (ਟ੍ਰੇਨ, k). ਕਲੱਸਟਰ \\n\\nਕੌਂਸਟਭਵਿੱਖਬਾਣੀ = [\\n {ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂਃ [2,3,4,5], ਟੀਚਾਃ \'B\'}, \\n {ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂਃ [3,4,5,6], ਟੀਚਾਃ \'C\'}, \\n {ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂਃ [4,5,6,7], ਟੀਚਾਃ \'D\'ਇਸ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।ਚਾਰ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਟੀਚਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ। ਫਿਰ, ਅਸੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮੂਹਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੇ-ਮੀਨਸ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂਕੇ-ਮੀਨਸ ਐਲਗੋਰਿਦਮ। \\n\\n ਅਗਲਾ, ਅਸੀਂ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਲਈ ਕੇ-ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀਆਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੇ-ਮੀਨਸ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਬਿੰਦੂ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਜੋ ਹਰੇਕ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ ਲਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਕਲਾਸ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। \\n\\n ਇਹ ਉਦਾਹਰਣ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਕੇਐਨਐਨਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਟੀਚੇ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ "ਜਾਰੀ ਰੱਖੋ" ਨਾਲ ਬਦਲ ਕੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।"ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮੁੱਲ। \\n\\n ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਕੇਐਨਐਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਜਾਂ ਉੱਚ-ਅਯਾਮੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸਥਾਨਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵੇਲੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਤੌਰ \'ਤੇ ਮਹਿੰਗਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਪ੍ਰਤੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ k ਦੀ ਚੋਣ, ਇਸ ਲਈ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਚੁਣਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। \\n\\nOverall, KNN ਐਲਗੋਰਿਦਮਵਰਗੀਕਰਣ ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸਾਧਨ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੇ-ਮੀਨਸ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ Node.js ਵਿੱਚ ਇਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।\',\' ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਤਿਹਾਸਕ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਸਟਾਕ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਟਿੱਪਣੀ ਦਿਓ।ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਅਸਾਨ। \', "ਯਕੀਨਨ, ਮੈਂ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਇਤਿਹਾਸਕ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ\' ਤੇ ਸਟਾਕ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕੇ. ਐੱਨ. ਐੱਨ. ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕੰਪਨੀ ਲਈ ਇਤਿਹਾਸਕ ਸਟਾਕ ਕੀਮਤਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਇਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕੰਪਨੀ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਟਾਕ ਦੀ ਕੀਮਤ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ।ਦਿੱਤੀ ਮਿਤੀ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਇਸ ਦੇ ਕੇ-ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਸਟਾਕ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਕੇ. ਐੱਨ. ਐੱਨ. ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।Node.js ਵਿੱਚ ਸਟਾਕ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ KNN ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਉਦਾਹਰਨਃ \\n "\'ਜਾਵਾਸਕ੍ਰਿਪਟ \\nਕੌਂਸਟ ਕੰਨ = ਜ਼ਰੂਰਤ (\' ਕੰਨ-ਜੇ. ਐੱਸ. \') \\n\\nਕੌਂਸਟ ਟ੍ਰੇਨ = [\\n {ਮਿਤੀਃ \'2022-01-01\', ਕੀਮਤਃ 100}, \\n {ਮਿਤੀਃ \'2022-01-02\', ਕੀਮਤਃ 110}, \\n {ਮਿਤੀਃ \'2022-01-03\', ਕੀਮਤਃ 120}, \\n {ਮਿਤੀਃ \'2022-01-04\', ਕੀਮਤਃ 130}, \\n{ਮਿਤੀਃ \'2022-01-05\', ਮੁੱਲਃ 140} \\n] \\n\\nਕੌਨਸਟ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ = [{ਮਿਤੀਃ \'2022-01-10\', ਕੀਮਤਃ 150}] \\n\\nਕੌਨਸਟ k = 3\\nਕੌਨਸਟ ਨਤੀਜਾ = ਕੇਐਨਐਨ (ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ, ਸਿਖਲਾਈ,\'ਮਿਤੀ\', k) \\n\\ nconsole.log (ਨਤੀਜਾ) \\n \'\\n ਇਸ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਤਿਹਾਸਕ ਸਟਾਕ ਕੀਮਤਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮੂਹ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਜਿੱਥੇਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ ਦੀ ਮਿਤੀ 10 ਜਨਵਰੀ, 2022 ਹੈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਕੀਮਤ 150 ਹੈ। ਫਿਰ ਅਸੀਂ ਇਸ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਕੇ. ਐੱਨ. ਐੱਨ. ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਇਸ ਦੇ ਕੇ-ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀਆਂ ਦੀ ਔਸਤ ਕੀਮਤ। \\n\\n \'ਕੇ\' ਪੈਰਾਮੀਟਰ 3 ਉੱਤੇ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਔਸਤ ਕੀਮਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ10 ਜਨਵਰੀ, 2022 ਨੂੰ ਕੀਮਤ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ 3 ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ। ਕੇ. ਐੱਨ. ਐੱਨ. ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਫਿਰ ਕੰਸੋਲ ਉੱਤੇ ਛਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿਟੈਸਟ ਡਾਟਾ ਬਿੰਦੂ ਲਈ ਅਨੁਮਾਨਤ ਕੀਮਤ। \\n\\n ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ, ਪਰ ਕੇ. ਐੱਨ. ਐੱਨ. ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਸਟਾਕ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਕਾਰਕਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਰਥਿਕ ਸੰਕੇਤਕ, ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੇ ਰੁਝਾਨ, \'ਕੋਟਿਨਯੂ\'] ', 'ਹੇ! ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕੋਡ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਚੰਗੇ ਹੋ?', ' [\'ਹੇ! ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕੋਡ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਚੰਗੇ ਹੋ? \\n\', "ਇੱਕ AI ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਕੁੱਝ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕੋਡ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਸਮਝਾਉਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਾਂ।ਹੱਦ ਤੱਕ। ਪਰ, ਕੋਡ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਮੇਰੀ ਯੋਗਤਾ ਕੋਡ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਹੈ।ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਮੈਂ ਸਮਝਾਉਂਦਾ ਹਾਂ, ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸੁਤੰਤਰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰੋ ਅਤੇ ਮੈਂ ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੀ ਪੂਰੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਾਂਗਾ!ਨੋਡ ਟੀ. ਐੱਸ. ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਐਲਗੋਰਟਿਥਮ। \', "ਯਕੀਨਨ, ਮੈਨੂੰ ਕੇ-ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ (ਕੇ. ਐੱਨ. ਐੱਨ.) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਖੁਸ਼ੀ ਹੋਵੇਗੀ।Node.js ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ। \\n\\nKNN ਇੱਕ ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜੋ ਵਰਗੀਕਰਣ ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਕੇ-ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀਆਂ ਦੀ ਬਹੁਗਿਣਤੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨਾ। \\n\\nਇੱਥੇ ਕੇ. ਐੱਨ. ਐੱਨ. ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ।Node.js ਵਿੱਚ ਐਲਗੋਰਿਦਮ k-ਮਤਲਬ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ k-ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀਆਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈਃ \\n "\'ਜਾਵਾਸਕ੍ਰਿਪਟ \\nਕੌਂਸਟ ਕੰਨ = ਲੋਡ਼ੀਂਦਾ (\' ਕੰਨ-ਜੇਐਸ \') \\nਕੌਂਸਟkmeans = Need (\'kmeans-js\') \\n\\nਕੌਂਸਟ ਟ੍ਰੇਨ = [\\n {ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂਃ [1,2,3,4], ਟੀਚਾਃ \'A\'}, \\n {ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂਃ [2,3,4,5], ਟੀਚਾਃ \'B\'}, \\n {ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂਃ[3,4,5,6], ਟੀਚਾਃ \'C\'}, \\n {ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂਃ [4,5,6,7], ਟੀਚਾਃ \'D\'} \\n] \\n\\nਕੌਂਸਟ k = 2\\nਕੌਂਸਟ ਟ੍ਰੇਨ ਮਤਲਬ = k ਮੀਨਸ (ਟ੍ਰੇਨ, k). ਕਲੱਸਟਰ \\n\\nਕੌਂਸਟਭਵਿੱਖਬਾਣੀ = [\\n {ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂਃ [2,3,4,5], ਟੀਚਾਃ \'B\'}, \\n {ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂਃ [3,4,5,6], ਟੀਚਾਃ \'C\'}, \\n {ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂਃ [4,5,6,7], ਟੀਚਾਃ \'D\'ਇਸ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।ਚਾਰ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਟੀਚਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ। ਫਿਰ, ਅਸੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮੂਹਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੇ-ਮੀਨਸ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂਕੇ-ਮੀਨਸ ਐਲਗੋਰਿਦਮ। \\n\\n ਅਗਲਾ, ਅਸੀਂ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਲਈ ਕੇ-ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀਆਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੇ-ਮੀਨਸ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਬਿੰਦੂ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਜੋ ਹਰੇਕ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ ਲਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਕਲਾਸ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। \\n\\n ਇਹ ਉਦਾਹਰਣ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਕੇਐਨਐਨਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਟੀਚੇ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ "ਜਾਰੀ ਰੱਖੋ" ਨਾਲ ਬਦਲ ਕੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।"ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮੁੱਲ। \\n\\n ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਕੇਐਨਐਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਜਾਂ ਉੱਚ-ਅਯਾਮੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸਥਾਨਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵੇਲੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਤੌਰ \'ਤੇ ਮਹਿੰਗਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਪ੍ਰਤੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ k ਦੀ ਚੋਣ, ਇਸ ਲਈ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਚੁਣਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। \\n\\nOverall, KNN ਐਲਗੋਰਿਦਮਵਰਗੀਕਰਣ ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸਾਧਨ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੇ-ਮੀਨਸ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ Node.js ਵਿੱਚ ਇਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।\',\' ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਤਿਹਾਸਕ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਸਟਾਕ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਟਿੱਪਣੀ ਦਿਓ।ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਅਸਾਨ। \', "ਯਕੀਨਨ, ਮੈਂ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਇਤਿਹਾਸਕ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ\' ਤੇ ਸਟਾਕ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕੇ. ਐੱਨ. ਐੱਨ. ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕੰਪਨੀ ਲਈ ਇਤਿਹਾਸਕ ਸਟਾਕ ਕੀਮਤਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਇਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕੰਪਨੀ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਟਾਕ ਦੀ ਕੀਮਤ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ।ਦਿੱਤੀ ਮਿਤੀ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਇਸ ਦੇ ਕੇ-ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਸਟਾਕ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਕੇ. ਐੱਨ. ਐੱਨ. ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।Node.js ਵਿੱਚ ਸਟਾਕ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ KNN ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਉਦਾਹਰਨਃ \\n "\'ਜਾਵਾਸਕ੍ਰਿਪਟ \\nਕੌਂਸਟ ਕੰਨ = ਜ਼ਰੂਰਤ (\' ਕੰਨ-ਜੇ. ਐੱਸ. \') \\n\\nਕੌਂਸਟ ਟ੍ਰੇਨ = [\\n {ਮਿਤੀਃ \'2022-01-01\', ਕੀਮਤਃ 100}, \\n {ਮਿਤੀਃ \'2022-01-02\', ਕੀਮਤਃ 110}, \\n {ਮਿਤੀਃ \'2022-01-03\', ਕੀਮਤਃ 120}, \\n {ਮਿਤੀਃ \'2022-01-04\', ਕੀਮਤਃ 130}, \\n{ਮਿਤੀਃ \'2022-01-05\', ਮੁੱਲਃ 140} \\n] \\n\\nਕੌਨਸਟ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ = [{ਮਿਤੀਃ \'2022-01-10\', ਕੀਮਤਃ 150}] \\n\\nਕੌਨਸਟ k = 3\\nਕੌਨਸਟ ਨਤੀਜਾ = ਕੇਐਨਐਨ (ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ, ਸਿਖਲਾਈ,\'ਮਿਤੀ\', k) \\n\\ nconsole.log (ਨਤੀਜਾ) \\n \'\\n ਇਸ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਤਿਹਾਸਕ ਸਟਾਕ ਕੀਮਤਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮੂਹ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਜਿੱਥੇਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ ਦੀ ਮਿਤੀ 10 ਜਨਵਰੀ, 2022 ਹੈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਕੀਮਤ 150 ਹੈ। ਫਿਰ ਅਸੀਂ ਇਸ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਕੇ. ਐੱਨ. ਐੱਨ. ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਇਸ ਦੇ ਕੇ-ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀਆਂ ਦੀ ਔਸਤ ਕੀਮਤ। \\n\\n \'ਕੇ\' ਪੈਰਾਮੀਟਰ 3 ਉੱਤੇ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਔਸਤ ਕੀਮਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ10 ਜਨਵਰੀ, 2022 ਨੂੰ ਕੀਮਤ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ 3 ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਗੁਆਂਢੀ। ਕੇ. ਐੱਨ. ਐੱਨ. ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਫਿਰ ਕੰਸੋਲ ਉੱਤੇ ਛਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿਟੈਸਟ ਡਾਟਾ ਬਿੰਦੂ ਲਈ ਅਨੁਮਾਨਤ ਕੀਮਤ। \\n\\n ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ, ਪਰ ਕੇ. ਐੱਨ. ਐੱਨ. ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਸਟਾਕ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਕਾਰਕਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਰਥਿਕ ਸੰਕੇਤਕ, ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੇ ਰੁਝਾਨ, \'ਕੋਟਿਨਯੂ\', ਅਤੇ ਹੋਰ ਢੁਕਵੇਂ ਵੇਰੀਏਬਲ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕੇ. ਐੱਨ. ਐੱਨ. ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਸਟਾਕ ਦੀ ਕੀਮਤ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋਰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਰੁੱਖ ਜਾਂ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਨਾਲ ਸੁਮੇਲਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ. \\n\\n ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਸਟਾਕ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਕੰਮ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੇਐਨਐਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਇੱਕ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈਕਾਰਕਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾ, ਕੇ ਦੀ ਚੋਣ, ਅਤੇ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਮੱਸਿਆ। ਫਿਰ ਵੀ, ਕੇਐਨਐਨਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇਤਿਹਾਸਕ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਸਟਾਕ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸਾਧਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਵਿੱਤ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ\' ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਉਦੇਸ਼. ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, ਕੇ. ਐੱਨ. ਐੱਨ. ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇਤਿਹਾਸਕ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਸਟਾਕ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਹੈ, ਅਤੇ Node.js ਵਿੱਚ ਇਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਟੂਲ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਚੁਣਿਆ ਜਾਵੇ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ ਤਾਂ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ।ਸੰਭਵ ਨਤੀਜੇ. ", \'ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮਾਪਦੰਡ ਕਿਵੇਂ ਲੱਭਣੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਸੇ ਸਮੇਂ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਤੋਂ ਬਚਣਾ ਹੈ?\' ', 'ਹੇ! ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕੋਡ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਚੰਗੇ ਹੋ? \n ']