Свързани публикации 'knn-algorithm'


Избор на функция напред
Машинно обучение Напред за избор на функция Описание: Внедрете избор на функция напред, като използвате езика на Python. Вашето внедряване трябва да избира функции с помощта на KNN (K=1). Характеристиките трябва да бъдат подредени чрез показване на точността на класификацията. Използвайте набора от данни Iris . Задачи: Внедрете (кодирайте) избор на функции за напред с Python. Можете да използвате вградени функции на Python. Изберете и поръчайте функции според..
K най-близкия съсед
Алгоритъмът за k-най-близки съседи, известен също като KNN или k-NN, е непараметричен класификатор с контролирано обучение, който използва близостта, за да прави класификации или прогнози относно групирането на отделна точка от данни. Този модел може да се използва както за класификация, така и за регресия. Класификация: Етикетът на клас се присвоява въз основа на мнозинство от гласовете. класификацията се използва за дискретни стойности. Регресия: средната стойност на k..
KNN (K най-близки съседи)
K Теория за най-близките съседи Алгоритъмът на k-най-близкия съсед (KNN) е непараметричен алгоритъм за контролирано обучение, който е лесен за конструиране. Въпреки че може да се използва за решаване както на проблеми с класификацията , така и с регресията , най-често се използва в бизнеса за решаване на трудности с класификацията. В този алгоритъм ще търсим подобни наблюдения, които са най-близо до очакваните точки от данни. Когато моделът прогнозира нова точка от данни, той търси в..
Изследване на алгоритъм за k-най-близки съседи (k-NN): Изчерпателно ръководство с персонализиране
Въведение Алгоритъмът k-най-близки съседи (k-NN) е популярен и интуитивен алгоритъм за машинно обучение, използван както за задачи за класификация, така и за регресия. Той работи на принципа, че подобни точки от данни са склонни да споделят общи свойства. В тази статия ще се задълбочим в алгоритъма k-NN стъпка по стъпка и ще проучим различни персонализации, които могат да бъдат приложени за подобряване на неговата производителност. Стъпка 1: Разбиране на алгоритъма k-NN Алгоритъмът k-NN..
Разбиране на алгоритъма KNN и неговата роля в машинното обучение | USAII®
Научаването за широко използвания алгоритъм за машинно обучение и разбирането на работата на алгоритъма K-Nearest Neighbor е от полза за професионалистите в ИИ по целия свят. Вземете информирано решение днес! Прочетете повече: https://bit.ly/43d3mU2 knn алгоритъм, knn алгоритъм в машинно обучение, k най-близък съседен алгоритъм, knn машинно обучение, knn алгоритъм python, k най-близък съсед python, най-добър AI ML сертификат, knn регресия sklearn, knn класификация python, контролирано..
Основи на машинното обучение, част 5- KNN (K най-близки съседи)
В тази статия ще говорим за много известен алгоритъм за машинно обучение, който се използва както за класификация, така и за регресия. „Птиците от перушина се събират заедно“ Алгоритъмът KNN работи при предположението, че данните с подобни входове ще имат подобни изходи. Алгоритъмът KNN предполага, че подобни неща съществуват в непосредствена близост. С други думи, подобни неща са по-близо едно до друго. Сега въпросът е как да се измерват приликите между точките? Има много..
K-най-близки съседи (KNN) — Най-лесното и най-добро обяснение !
K-най-близките съседи (k-NN) е форма на контролирано обучение, което е непараметрично и базирано на екземпляри. Той работи, като класифицира обект въз основа на мнозинството гласове на неговите k най-близки съседи от набора за обучение, където k е положително цяло число. Когато става въпрос за регресионен проблем, той може да произведе средната стойност на k най-близките съседи или среднопретеглената стойност с разстояние, служещо за тегло. Важно е да се разбере, че алгоритъмът k-NN е..