Публикации по теме 'k-nearest-neighbours'


Реализация ближайших соседей (KNN) без использования Scikit Learn
K-Nearest Neighbours (KNN) определенно один из моих любимых алгоритмов в машинном обучении, потому что он настолько интуитивно понятен и прост для понимания, но при этом является важным алгоритмом для изучения. Давайте посмотрим, что говорится в определении : KNN - это алгоритм обучения с учителем, который оценивает, насколько вероятно, что точка данных (экземпляр) принадлежит к тому или иному классу, в зависимости от того, к какому классу принадлежат его ближайшие «k» экземпляров...
Напишите программу для реализации алгоритма k-ближайших соседей для классификации набора данных радужной оболочки.
ЦЕЛЬ: Изучить и понять алгоритм k-Nearest Neighbor. Алгоритм K-ближайшего соседа Учитывая новый предмет: 1. Найдите расстояния между новым элементом и всеми остальными элементами 2. Выберите k более коротких расстояний 3. Выберите наиболее распространенный класс на этих k дистанциях. 4. Именно в этом классе мы будем классифицировать новый элемент. Набор данных: Набор данных Iris Plants: Набор данных содержит 150 экземпляров (по 50 в каждом из трех классов). Количество..
Анализ данных видеоигр с помощью машинного обучения
Сценарий: Синьюн Чжу, Дерек Нвуфо, Хунцзя Сюй, Алисса Шульте, Йилинь Ду Резюме: С ростом достижений в области технологических развлечений индустрия видеоигр быстро адаптируется к потребностям своей растущей базы, в основном состоящей из подростков и молодых людей. В этом проекте мы пытаемся сравнить популярность различных видеоигр от разных издателей и платформ и намерены проанализировать, почему определенные игры более популярны на нишевом рынке молодых пользователей. Мы..
Классификатор KNN с нуля с помощью Numpy | Python
Алгоритм K-ближайших соседей (или KNN) - один из простейших алгоритмов классификации и один из наиболее часто используемых алгоритмов обучения. KNN - это непараметрический ленивый алгоритм обучения. Чтобы найти оптимальные параметры для модели, не нужно явно тренироваться на наборе данных, в основном: KNN делает прогнозы, используя исторические примеры, наиболее похожие на выборочные данные. В приведенном выше примере у нас есть зеленый кружок как новая точка данных,..
Напишите модель машинного обучения классификации, используя различные алгоритмы классификации.
Код импортировать pandas как pd из sklearn.model_selection импортировать train_test_split из sklearn.preprocessing импортировать StandardScaler из sklearn.tree импортировать DecisionTreeClassifier из sklearn.ensemble импортировать RandomForestClassifier из sklearn .neighbors импортирует KNeighborsClassifier из sklearn.metrics импортирует точность_оценки # загрузить набор данных data = pd.read_csv(‘data.csv’) # отдельные функции и цель X = data.iloc[:, :-1] y = data.iloc[:, -1] #..
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..
КНН-алгоритм
K-Nearest Neighbours (KNN) не является алгоритмом оптимизации , таким как градиентный спуск или генетические алгоритмы. Вместо этого это контролируемый алгоритм машинного обучения, используемый для задач классификации и регрессии. KNN принципиально отличается от алгоритмов оптимизации следующими способами: 1. Характер алгоритма: ▹KNN — это простой алгоритм обучения на основе экземпляров. Он не предполагает оптимизации параметров модели посредством итеративных обновлений, таких как..