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..

kNN за по-силни пароли Как да създадете по-интелигентен тест за силата на паролата Наскоро попаднах на изключително полезен инструмент за проверка на качеството на вашите пароли, haveibeenpwned.com . Въведете парола и тя автоматично се проверява в база данни от ~500 милиона изтекли пароли . Ако бъдат открити съвпадения, определено трябва да промените паролата си. Нека да видим какво се случва, когато опитаме класическия correcthorsebatterystaple . Най-малко 114 други..

K-най-близките съседи е контролиран алгоритъм за машинно обучение. Използва се както за класификация, така и за регресия. Той прогнозира изхода въз основа на k-близките точки от данни. В този алгоритъм ние не се учим от набора за обучение, вместо това използваме целия набор за обучение, за да предскажем изхода за нова точка от данни. Нека вземем пример за класификация, където имаме два класа A и B. За да предвидим класа на нова точка (показана в червено), разглеждаме нейните..

За тези от вас, които не са запознати с индонезийския фондов пазар, има 678 акции за избор в Jakarta Composite Index (тикер: ^JKSE от yahoo finance). Избирам Unilever, защото е една от най-широко избираните от мениджърите на фондове поради размера на пазарната капитализация, ликвидността, доброто корпоративно управление и е една от най-дългите акции, които са включени в Jakarta Composite Index, и е една от акциите в LQ45 (Еквивалент на S&P 500) Първо трябва да импортираме необходимите..