Публикации по теме 'knn-algorithm'


K-ближайший сосед (K-NN)
Часто нас путают с K-NN, K-means и K-medoids, поскольку эти три используются для дистанционных методов для кластеризации и классификации входных данных. K-ближайший сосед (K-NN) — это контролируемый метод обучения, который объединяет классификацию K ближайших точек для определения классификации точки данных. Его можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии. Он популярен для задач классификации, поскольку более эффективен для классификации. Принимая во..
Введение в алгоритм K-ближайшего соседа (KNN)
Если вы знакомы с машинным обучением и основными алгоритмами, которые используются в этой области, то вы, вероятно, слышали об алгоритме k ближайших соседей. Это простой и популярный алгоритм машинного обучения, используемый как для задач классификации, так и для задач регрессии. Это непараметрический алгоритм обучения на основе экземпляров, который работает, находя k ближайших обучающих примеров в пространстве признаков к новой точке входных данных и присваивая метку класса большинства..
Классификация фруктов с K-ближайшими соседями
Мы построим простую форму системы распознавания объектов. Хотя пример, который мы будем использовать, очень прост, он отражает многие из ключевых концепций машинного обучения, которые используются при создании реальных коммерческих систем. О наборе данных Набор данных, который мы будем использовать, представляет собой небольшой и очень простой набор данных для обучения классификатора различению различных типов фруктов. Чтобы создать исходный набор данных, мы идем в ближайший..
ML — Первые принципы (1/3)
«ML — первые принципы» относится к идее о том, что для правильного понимания машинного обучения необходимо понимать основные принципы и концепции, которые заставляют его работать. Это означает выход за рамки простого использования готовых библиотек и алгоритмов машинного обучения и понимание математики, статистики и методов оптимизации, лежащих в их основе. Понимая основные принципы машинного обучения, мы можем глубже понять, как работают модели, как настраивать гиперпараметры и как..
Урок 14 — Машинное обучение: k-ближайшие соседи (k-NN) Интуиция
Алгоритм k-ближайших соседей (k-NN) — это простой, но мощный метод контролируемого машинного обучения, используемый для классификации и регрессии. Основная интуиция, стоящая за k-NN, заключается в том, что похожие точки данных, вероятно, принадлежат к одному и тому же классу или имеют схожие выходные значения. Алгоритм k-NN работает следующим образом: Определите количество рассматриваемых соседей, обозначенное «k». Для заданной точки входных данных рассчитайте расстояние между..
Алгоритм K-ближайших соседей с использованием Python
Поскольку деловой мир полностью вращается вокруг науки о данных, он стал одним из самых востребованных направлений. В этой статье об алгоритме KNN вы поймете, как работает алгоритм KNN и как его можно реализовать с помощью Python. Что такое алгоритм KNN? «K ближайших соседей или алгоритм KNN — это простой алгоритм, который использует весь набор данных на этапе обучения. Всякий раз, когда требуется прогноз для невидимого экземпляра данных, он ищет во всем обучающем наборе данных..
Настройка гиперпараметров/отслеживание моделей машинного обучения с использованием MLFLOW
Нельзя избежать настройки гиперпараметров при работе с моделями машинного обучения. Мы пробуем разные наборы значений для гиперпараметров, связанных с моделью. Раньше я отслеживал все эксперименты по настройке гиперпараметров с помощью листа Excel. Однако теперь я использую MLFLOW, чтобы отслеживать это, и позвольте мне показать вам, как я это делаю. В этом блоге мы будем классифицировать очень известный набор данных радужной оболочки, используя k-ближайших соседей (k-NN). Мы настроим..