Публикации по теме 'euclidean-distance'


Различные типы расстояний, используемые в машинном обучении
Привет !! Добро пожаловать, ребята. Сегодня я расскажу о различных типах используемых расстояний и о том, как они рассчитываются в машинном обучении (ML). Вот типы дистанций, которые я расскажу в этом блоге: Евклидово расстояние. Манхэттенское расстояние. Расстояния Минковского. L1, L2 и L-Max нормы. Расстояние Хэмминга. Косинусное расстояние и сходство. Итак, приступим…… Евклидово расстояние : Евклидово расстояние вычисляет расстояние между двумя вещественными..
Машинное обучение, часть 2 (KNN)
KNN (K-ближайших соседей)  – это алгоритм машинного обучения. Он используется для задач классификации и регрессии. Алгоритм KNN находит K-ближайшего соседа в ранее помеченном наборе данных, когда необходимо классифицировать или предсказать новую точку данных. KNN может обрабатывать многомерные данные, представляющие каждую точку данных в виде вектора. Для классификации KNN видит метки K ближайших соседей и классифицирует новую точку данных с метками большинства этих соседей. Для..
K-ближайшие соседи
Рассматриваемые темы: 1. Введение в метод K-ближайших соседей 2. Необходимые шаги 3. Преимущества 4. Недостатки 5. Метод локтя небольшое введение 1) Введение. Это контролируемый алгоритм машинного обучения. Его можно использовать для решения задач как классификации, так и регрессии. Работает исходя из предположения, что на точки данных, как правило, влияют данные вокруг них, точно так же, как на людей влияет компания, которую мы держим. Для достижения оптимального решения используются..
Машинное обучение в неевклидовом пространстве
Машинное обучение в неевклидовом пространстве Глава 0. Совместное мышление Microsoft DS и доктора наук по машинному обучению Как все началось. Недавно я запустил серию статей по математике, необходимой любому практикующему специалисту по машинному обучению. Я быстро наткнулся на евклидовы пространства и евклидову геометрию. Как преподаватель в EPITA Paris и DS в Microsoft, я…
Метрики расстояния в машинном обучении в Python КОРОТКО
Метрики расстояния Он используется как при обучении с учителем, так и при обучении без учителя, обычно для вычисления сходства между точками данных. Типы показателей расстояния в машинном обучении Евклидово расстояние Манхэттен Расстояние Расстояние Минковского Расстояние Хэмминга Косинусное расстояние Немногие алгоритмы машинного обучения используют метрики расстояния Алгоритмы кластеризации (например, K-средних и т. д.) Алгоритмы классификации (например,..
Краткое введение в меры расстояния
10 дистанционных мер для машинного обучения, о которых вы должны были слышать Меры расстояния являются основой для контролируемых и неконтролируемых алгоритмов обучения, включая K-ближайших соседей, самоорганизующиеся карты, машины опорных векторов и кластеризацию K-средних. Выбор меры расстояния влияет на результаты нашего машинного обучения, поэтому важно подумать о том, какая мера больше всего подходит для решения задачи. Следовательно, мы должны быть осторожны в выборе меры,..
Алгоритм KNearestNeighbor
Алгоритм K ближайших соседей — это один из алгоритмов, используемых в машинном обучении для задач классификации и регрессии. Алгоритм KNN использует существующие данные и классифицирует новые точки данных на основе сходства и особенностей существующих точек данных. Одно из применений алгоритма KNN — «поиск». Часто при покупке товаров в интернет-магазинах вы могли бы заметить, что когда вы будете получать похожие варианты на той же странице, где отображается ваш товар. Вот этот" . Вы..