В моем предыдущем посте я обсуждал набор данных UCI по распознаванию вин, который был скопирован и сохранен в библиотеке Python sklearn, ссылка на которую находится здесь: - Взгляд на набор данных распознавания вин sklearn . В этом посте я рассказал, как извлечь набор данных из библиотеки sklearn для анализа и последующего прогнозирования на его основе. В этом посте я решил использовать фактический набор данных распознавания вин, который хранится на веб-сайте UCI, который находится..

Алгоритм k-ближайших соседей (KNN) — это алгоритм обучения с учителем и один из самых известных и наиболее часто используемых подходов в машинном обучении благодаря своей простоте и часто удовлетворительным результатам. Алгоритм KNN — один из первых вариантов, используемых для решения задач классификации. Применения алгоритма KNN различны и варьируются от политических наук до классификации выбора потенциальных избирателей, обнаружения почерка и распознавания лиц. Ближайший сосед:..

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..

Максимальный внутренний поиск продукта с использованием алгоритмов поиска ближайшего соседа Простое сокращение, которое позволяет использовать библиотеки для поиска ближайшего соседа для эффективного обнаружения векторов с большим внутренним произведением Мотивация Поиск ближайшего соседа - одна из самых фундаментальных проблем в науке о данных. Приложения варьируются от сегментации пользователей до обнаружения почти дублированных данных. Неудивительно, что большинство языков..

В этой статье мы рассмотрим краткое пошаговое руководство по коду с некоторыми четкими описаниями для построения модели k-ближайших соседей на наборе данных ионосферы в R. Если вы новичок в R и вам нужно краткое введение в R, например, наиболее часто используемых функций, вы можете пройтись по первому разделу этой статьи . Мы пройдем типичный процесс построения модели машинного обучения, начиная с предварительной обработки и заканчивая тонкой настройкой. Итак, начнем. 1. Загрузите..