Публикации по теме 'k-nearest-neighbors'
K Ближайшие соседи
В этом блоге рассказывается о том, как работает алгоритм KNN (K-Nearest Neighbours). Мы постарались объяснить каждую концепцию языком непрофессионала. Вы можете найти код на гитхабе ссылка . Если вы знакомы с концепциями, переходите к следующему разделу.
Начнем с того, что такое KNN?
KNN - это простейший алгоритм машинного обучения, используемый для классификации и регрессии. Он принимает решение на основе всего набора обучающих данных. На обучение алгоритма не тратится время, а..
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..
Использование машинного обучения для прогнозирования оттока клиентов в телекоммуникационной компании
На современном конкурентном рынке телекоммуникаций отток клиентов может серьезно повлиять на финансовые результаты компании. Потеря клиентов обходится дорого, а приобретение новых может быть дороже, чем удержание существующих. Осознавая это, ведущая телекоммуникационная компания недавно приступила к реализации проекта по использованию моделей машинного обучения (МО) для прогнозирования того, какие из их клиентов подвержены риску оттока.
Методология анализа и обработка данных..
Извлечение изображений с использованием предварительно обученного ResNet за 5 шагов
У вас есть изображение и вы хотите найти похожие изображения в папке с изображениями или в базе данных? Поиск изображений может быть очень полезен во многих приложениях. Например, поисковая система с функцией поиска изображений или помощь людям в поиске изображения, которое они ищут, но не совсем уверены, с чего начать.
В этой статье мы будем использовать ResNet50 и K-Nearest Neighbours для разработки классификатора K-NN. Мы используем набор данных Cifar-100 , собранный Алексом..
Распознавание цифр
Введение
Так же, как в традиционном программировании мы сначала учимся печатать "Hello, world!" , аналогично в машинном обучении мы сначала понимаем решение для распознавания изображений рукописных цифр. Известный набор данных для такой задачи - MNIST (сокращение от Модифицированная база данных Национального института стандартов и технологий ).
В этой статье я воспользуюсь одним из простейших алгоритмов машинного обучения, который называется k ближайших соседей , чтобы решить эту..
Переход с использованием K-ближайших соседей
Краткий разбор действительно крутого алгоритма обучения с учителем
K-ближайшие соседи , или KNN, – это алгоритм обучения с учителем, который можно применять к задачам классификации и регрессии . KNN — это классификатор на основе расстояния . Это означает, что он автоматически подразумевает, что чем ближе две точки, тем они более идентичны. Евклидово расстояние, расстояние Минковского и расстояние Манхэттена — все это примеры различных метрик расстояния. Каждая функция в KNN..
K Ближайшие соседи
В предыдущей статье я объяснил алгоритм логистической регрессии , который, несмотря на свое название, является алгоритмом классификации, наиболее часто используемым в случаях, когда есть два выходных класса.
K ближайших соседей также является классификатором , и, как следует из названия, этот алгоритм назначает класс точке данных на основе класса, назначенного ближайшим соседям этой точки данных . K — положительное целое число, которое сообщает алгоритму, сколько ближайших соседей..
