Публикации по теме 'knn'
Байес в Барселоне! Анализ данных Airbnb в R
Это вторая часть из трех пошаговых руководств, посвященных анализу данных Airbnb в Барселоне. Для первой части нажмите здесь .
Мы снова в Барселоне, в ее самом большом районе Сантс-Монжуик. Местные жители ушли на пляж, и пока они отсутствовали, аналитики данных пробрались в район, чтобы продолжить свой анализ Airbnb, только на этот раз с классификацией!
Если вы не видели первую часть этой серии, нажмите здесь. В нем мы рассмотрели некоторый исследовательский анализ данных (EDA)..
Аннотация — Кредитные карты используются для ежедневных покупок. Но важно знать, заплатит клиент или нет в…
train data.csv — обучающий набор данных со 190 функциями и размером 16,4 ГБ. Финансовая отчетность для 458 тыс. клиентов.
Ссылка на конкурс — https://www.kaggle.com/competitions/amex-default-prediction
Ссылка на GitHub — https://github.com/SandaluKarunasena/American-Express---Default-Prediction
Аннотация. Кредитные карты используются для ежедневных покупок. Но важно знать, заплатит клиент в будущем или нет. Это одна из ключевых проблем управления кредитным риском для таких..
Концепция машинного обучения 16: Хеширование с учетом местоположения (LSH).
Хеширование с учетом местоположения (LSH) — это метод, используемый в машинном обучении и интеллектуальном анализе данных для поиска ближайшего соседа в многомерных пространствах. Это особенно полезно для нахождения приблизительных ближайших соседей, что может потребовать значительных вычислительных ресурсов в многомерных пространствах из-за «проклятия размерности».
=› Основная идея LSH состоит в том, чтобы хешировать многомерные точки данных в низкоразмерные сегменты таким образом, чтобы..
Визуализация KNN всего в 13 строках кода
Да! Это так просто. Давайте поэкспериментируем с наборами данных, чтобы наглядно представить, как изменяется граница принятия решения при изменении «k».
Давай сделаем небольшой обзор ...
Что такое К-НН? Как это работает?
Алгоритм K Nearest Neighbor (KNN) - очень простой, понятный, универсальный и один из лучших алгоритмов машинного обучения. В классификации k-NN выходом является принадлежность к классу. Объект классифицируется множеством голосов его соседей, причем объект..
[JustForFunML] Байесовский классификатор и KNN
Привет народ! Я просто придумал другое название тега «JustForFun» + «ML». Итак, под тегом я постараюсь кратко объяснить и представить важные концепции машинного обучения.
Шаг 1. Основа
Для начала, давайте сделаем некоторую основу. В целом машинное обучение можно разделить на три части: 1) обучение с учителем 2) обучение без учителя 3) обучение с подкреплением.
Обучение с учителем Мы хотим оценить функцию, которая отображает входные данные x в выходные данные y. Неконтролируемое..
На пути к машинному обучению - метод ближайшего соседа (KNN)
Простая классификация классов автомобилей по методу K ближайшего соседа (KNN) в соответствии с их расходом топлива и объемом двигателя.
Введение
Машинное обучение (ML) - очень популярный сегодня термин. Я думаю, что невозможно провести день онлайн, не соблюдая срок. Как и многие до меня, и я уверен, многие после меня, когда-то я начал свой путь в этой интересной области.
Есть много хорошо написанных и продуманных онлайн-ресурсов по этой теме. Я не пытаюсь изобрести новое колесо,..
Понимание и использование k-ближайших соседей, также известных как kNN, для классификации цифр
Что такое классификация?
В машинном обучении и статистике классификация - это задача поиска класса нового наблюдения с использованием его характеристик / переменных. Эта классификация выполняется с использованием классификатора, обученного на основе данных обучения. Данные обучения - это набор множества наблюдений, которые правильно помечены соответствующими именами классов. Обучение с учителем включает обучение с правильно обозначенными наблюдениями, поэтому классификация считается..
