Публикации по теме 'knn-algorithm'


Алгоритм K-ближайших соседей (KNN).
Это алгоритм машинного обучения, который используется для решения задач классификации и регрессии. это один из самых простых алгоритмов машинного обучения. Например, возьмите новую точку данных и в этом алгоритме мы определяем значение k, после чего можно рассчитать манхэттенское или евклидово расстояние для всех тренировок, которые они находят, k нет. ближайшей точки от этой новой точки, а для регрессии просто возьмите среднее значение, и в задаче классификации победит..
В KNN или K-means Почему мы используем евклидово расстояние, почему бы нам не использовать другой метод расстояния, например…
Введение Привет, ребята, так что в этой статье есть подробная концепция мер расстояния. Когда вы используете некоторые алгоритмы машинного обучения для измерения расстояния, такие как KNN, K-means, логистическая регрессия и т. д., они в основном или обычно зависят от расстояния между точками данных и для измерения эти расстояния между точками вот это понятие и появляется. Меры расстояния играют важную роль в нескольких алгоритмах машинного обучения. Поэтому, прежде чем двигаться..
K-Ближайшие соседи
K-Nearest Neighbours (a.k.a KNN) - один из известных подходов к машинному обучению. Это простой, интуитивно понятный и полезный инструмент, который всегда будет в вашем наборе инструментов для машинного обучения. KNN - это алгоритм обучения на основе экземпляров. Он не делает никаких предположений о взаимосвязях наборов данных и использует предоставленные образцы для оценки новых элементов. Интуиция Как гласит старая пословица, ты - тот, кем себя окружаешь. У этой идеи есть даже..
Реализация алгоритма K-ближайшего соседа (KNN) в Python
K-Nearest Neighbor (KNN) — это простой, но мощный алгоритм классификации, используемый для распознавания образов и прогнозного моделирования. Это тип обучения на основе экземпляров, при котором алгоритм делает прогнозы на основе сходства обучающих данных с тестовыми данными. В этой статье мы рассмотрим, как реализовать алгоритм KNN в Python. Во-первых, мы импортируем необходимые библиотеки: Далее мы загрузим набор данных: Набор данных радужной оболочки — популярный набор..
ДВИГАТЕЛЬ ASIAK: СИСТЕМА РЕКОМЕНДАЦИИ ФИЛЬМОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ K-БЛИЖАЙШИХ СОСЕДЕЙ (ЧАСТЬ 1)
ВВЕДЕНИЕ Я люблю фильмы. На большинство фильмов, которые я смотрю, влияют их рейтинги и обзоры в Интернете. Я решил создать простую рекомендательную систему для фильмов, развернутых на Streamlit, на основе оценок других пользователей, собранных в наборе данных Movie Lens из Университета Миннесоты. Позвольте мне показать вам, как это сделать, но перед этим немного об алгоритме KNN. K-БЛИЖАЙШИЙ СОСЕД K-ближайший сосед — это алгоритм непараметрического обучения, используемый как..
«Введение в логистическую регрессию, классификацию KNN и кластеризацию K-средних: теория и…
«Введение в логистическую регрессию, классификацию KNN и кластеризацию K-средних: теория и практика» Введение Алгоритмы машинного обучения — это мощные инструменты для анализа данных, позволяющие нам извлекать информацию и делать прогнозы на основе данных. В этой статье мы рассмотрим три популярных алгоритма машинного обучения: логистическую регрессию, классификацию KNN и кластеризацию K-средних. Я представлю краткий обзор каждого алгоритма, рассмотрю их математические основы и..
K-ближайшие соседи с нуля
Алгоритм k-ближайших соседей (KNN) — это простой и простой в реализации алгоритм машинного обучения, который использует сохраненные данные, чтобы узнать, как оценивать любые новые точки данных, видя, насколько близко они совпадают друг с другом. Это контролируемый алгоритм машинного обучения, в отличие от неконтролируемого, что означает, что он учится на помеченных входных данных, чтобы сделать правильный вывод при наличии немаркированных данных. Это похоже на то, как учить ребенка тому,..