Публикации по теме 'knn'
Элементарный обзор алгоритма KNN
Введение
KNN или K-ближайшие соседи — это простой, но эффективный алгоритм классификации и регрессии, который широко используется в интеллектуальном анализе данных, машинном обучении и распознавании образов. Это непараметрический метод, что означает, что он не делает никаких предположений об основном распределении данных. Вместо этого он полагается на сходство между точками данных, чтобы делать прогнозы.
Основная идея KNN заключается в том, что экземпляр классифицируется..
Руководство для начинающих: использование методов ансамбля для решения проблемы распознавания рукописных символов
Технологии развиваются быстро. Тридцать лет назад, когда кто-то хотел написать одну научную работу, он должен был пойти в библиотеку и просмотреть сотни книг для справки. В настоящее время мы можем просто поискать в Интернете, чтобы найти эти документы. Невозможно нанять кого-то, кто будет вручную перепечатывать каждое слово с бумаги на компьютер, поэтому нам нужна технология, которая поможет нам решить проблему. Как новичок в области науки о данных, вы уже должны быть знакомы с SVM,..
Классификатор K_Neighbours: что о вас думают соседи?
Добро пожаловать в увлекательный мир машинного обучения, где компьютеры учатся выполнять сложные задачи, черпая вдохновение из математических и статистических моделей. Одной из наиболее важных отраслей этой дисциплины является классификация — фундаментальный метод, который позволяет машинам организовывать, классифицировать и принимать решения на основе данных. Представьте себе, что у вас есть врожденная способность различать собак и кошек, наблюдая за их отличительными характеристиками...
K-алгоритм ближайшего соседа в Java | GridDB: база данных временных рядов с открытым исходным кодом для Интернета вещей
Введение
K-ближайшие соседи (KNN) — это контролируемый алгоритм машинного обучения, используемый для выполнения задач классификации и регрессии.
KNN предсказывает правильный класс для тестовых данных, определяя расстояние между тестовыми данными и точками обучения. Алгоритм выбирает K количество точек, наиболее близких к тестовым данным. Затем он вычисляет вероятность того, что тестовые данные попадут в классы K . Выбирается класс с наибольшей вероятностью.
Алгоритм KNN..
Прогнозирование оттока телекоммуникационных компаний
Отрасль телекоммуникаций регулярно сталкивается с серьезной конкуренцией со стороны различных поставщиков услуг, которые обычно предоставляют услуги по очень схожим ценам и услугам. На такой конкурентной стадии для телекоммуникационной компании чрезвычайно важно проанализировать скорость, с которой их клиенты прекращают пользоваться их услугами, чтобы понять, как лучше взаимодействовать с этими клиентами и понять их недовольство.
Отток клиентов - серьезная проблема, с которой сегодня..
k-NN — Возлюби ближнего своего
Возможно, это один из самых коротких моих блогов. Что-то настолько короткое может показаться неправдоподобным или может показаться, что какой-то информации не хватает. Но, поверьте мне, к концу этого блога вы поймете k-NN и теорию, лежащую в основе модели.
k-ближайшие соседи
Также известная как kNN, это широко используемая модель в мире машинного обучения. В основном используется как контролируемая техника. Что находится под надзором? Если вы не знакомы с контролируемым, то это..
Эли5 : K-NN
Давайте предположим, что вы человек без вкуса/выбора, поэтому каждый раз, когда вы хотите сделать выбор, вы просите k соседей с допустимыми вариантами сделать демократический выбор, и вы примете любой результат.
