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La forte consommation d'aliments hybrides dans le monde d'aujourd'hui entraîne l'apparition de différentes maladies. Ainsi, l'étude de ce diagnostic médical devient la partie la plus importante des disciplines. Si la maladie n'est pas correctement connue, elle peut avoir des conséquences graves. Il est donc nécessaire de disposer d'un système de diagnostic solide. Ceci est rendu possible par l'algorithme K-plus proche voisin et le réseau neuronal de propagation arrière. L'algorithme K- Nearest est basé sur une famille non paramétrée utilisée pour la régression et la...

Der hohe Konsum von Hybridnahrung in der heutigen Welt ist die Ursache für die Zunahme verschiedener Krankheiten. So wird das Studium dieser medizinischen Diagnose zum wichtigsten Teil der Disziplinen. Wenn man die Krankheit nicht richtig kennt, hat sie schwerwiegende Folgen. Daher ist ein starkes Diagnosesystem erforderlich. Dies wird durch den K-Nearest-Neighbour-Algorithmus und das neuronale Netz mit Backpropagation ermöglicht. Der K-Nächste-Algorithmus basiert auf einer nicht parametrisierten Familie, die für Regression und Klassifizierung verwendet wird. Back propagation neural...