Публикации по теме 'knn'
Нежное введение в K-ближайших соседей
Прежде чем мы начнем, это очень поверхностное введение, предназначенное для учащихся, которые хотят начать изучать машинное обучение, в этой статье не рассматриваются разработка функций, визуализация, перекрестная проверка и тому подобное.
Машинное обучение — это обширная тема, которая охватывает различные алгоритмы и концепции. Большинство из них могут быть сложными и сложными в математике, но есть определенные алгоритмы, которым довольно легко следовать, обладая базовыми..
Алгоритм K-ближайших соседей - простой обзор
K-ближайшие соседи (KNN) — один из самых простых для понимания алгоритмов машинного обучения. Как и многие другие алгоритмы, KNN был вдохновлен человеческим мышлением.
Представьте на мгновение, что вы держите в руке синюю стеклянную бутылку, которую никогда раньше не видели. Вы поскальзываетесь и внезапно роняете его примерно с 5 футов на бетонный пол внизу. Прежде чем бутылка упадет на землю, вы с полной уверенностью знаете одно: бутылка разобьется. Как вы узнали об этом, хотя..
Система музыкальных рекомендаций
Обычно существует три типа системы рекомендаций:
Совместная фильтрация Фильтрация на основе содержания Гибридные системы рекомендаций
Совместная фильтрация:
Совместная фильтрация – это метод, позволяющий отфильтровывать элементы, которые могут понравиться пользователю, на основе реакции похожих пользователей . Он работает, ища большую группу людей и находя меньший набор пользователей со вкусами, похожими на конкретного пользователя. Для иллюстрации: если Джону..
Одна остановка для KNN
Ближайшие соседи? Насколько близко эти соседи? Что ж, надеюсь, они не кусаются!
Эта статья также является суммой всех веб-статей, которые я просмотрел, чтобы понять алгоритм KNN и преимущества его использования. Ну, если честно, не так много льгот, но алгоритм супер крутой.
KNN, что означает K-ближайшие соседи, представляет собой алгоритм машинного обучения, широко используемый для классификации. Это работает подобно поговорке: « Рыбаки одного полета слетаются в стаю». Ну..
Регрессоры ближайших соседей — Визуальное руководство
Регрессоры ближайших соседей — визуальное руководство
Визуальное понимание моделей и влияние гиперпараметров
K ближайших соседей или KNN — одна из самых простых моделей машинного обучения. На самом деле модели в какой-то степени нет, потому что для предсказания нового наблюдения она будет использовать весь обучающий набор данных для поиска «ближайших соседей» по расстоянию (обычно евклидову расстоянию). А затем в случае задачи регрессии значение прогноза вычисляется путем усреднения..
K-ближайшие соседи
ОБО МНЕ :
Меня зовут Авинаш Редди , и я учусь на последнем курсе бакалавриата технических наук, и я начал изучать машинное обучение, поэтому я подумал, что лучший способ изучения концепции — это писать блоги. Поэтому я начал писать в блогах, надеюсь, если у кого-то есть предложения, не стесняйтесь знать меня, чтобы каждый мог расти вместе с нами.
ПРИМЕЧАНИЕ . Я новичок в машинном обучении. Если возникнут какие-либо ошибки, пожалуйста, исправьте меня, это поможет мне..
Концептуальное погружение в K-ближайшего соседа
K-ближайший сосед, называемый KNN, представляет собой контролируемый непараметрический алгоритм машинного обучения. Самое необычное в KNN то, что в отличие от других алгоритмов KNN ничего не изучает и не создает модель. Вместо этого он сохраняет все обучающие данные и использует весь набор во время прогнозирования. В этом техническом письме вместо того, чтобы углубляться в практическую реализацию кодирования, мы узнаем о концепциях и механизме KNN, функциях и характеристиках, которые он..
