Публикации по теме 'knn'


Оптическое распознавание символов с классификатором KNN
Кодирование и объяснение принципов работы оптического распознавания символов с помощью популярного алгоритма K ближайших соседей Оптическое распознавание символов ( OCR ) присутствует в нашей повседневной жизни чаще, чем мы себе это представляем. Когда мы используем Google Translate для перевода текста с изображений, мы используем OCR. Когда мы отправляем письмо и оно доходит до места назначения, OCR работает на нас. Когда человек с ослабленным зрением сканирует документ, а машина..
КНН простым языком
Что такое алгоритм KNN KNN — это алгоритм обучения с учителем. Его можно использовать как в классификации, так и в регрессии. Но большинство используют его как алгоритм классификации. Он классифицировал новые данные в одну из доступных категорий. Как работает KNN Для KNN мы должны указать k в качестве параметра алгоритма. К это #соседей Если мы должны найти, что новая точка данных принадлежит красному или синему цвету, это проблема KNN. Итак, мы должны найти k ближайших..
K-ближайшие соседи
Введение Рыбак рыбака видит издалека. — Уильям Тюнер Приведенная выше цитата прекрасно описывает алгоритм, о котором мы будем говорить в этом посте. KNN означает K-ближайших соседей . Это простой и удобный в реализации алгоритм машинного обучения с учителем, который можно использовать для решения задач классификации и регрессии . В этом сообщении блога мы обсудим теорию алгоритма K-ближайших соседей. Итак, без лишних слов давайте углубимся в теоретические аспекты..
K ближайших соседей (KNN): один из самых ранних алгоритмов машинного обучения
До сих пор мы уже довольно хорошо понимаем, как все работает, когда дело доходит до регрессии и классификации. Сегодня давайте вернемся назад и узнаем об одном из первых алгоритмов машинного обучения, то есть KNN или K ближайших соседей. Идея алгоритма довольно проста. Но это не то, что следует недооценивать, а то, чего стоит с нетерпением ждать. В конце концов, у меня тоже есть интересный вариант использования KNN. Посмотрим, сможете ли вы догадаться, что это такое. Если вы еще этого..
Понимание распознавания рукописных цифр с использованием K-ближайших соседей (KNN)
Введение Распознавание рукописных цифр является одной из основных задач в области машинного обучения, и у него есть несколько реальных приложений, таких как чтение почтовых номеров, цифр банковских чеков и приложений для форм. В этой статье мы исследуем, как можно использовать алгоритм K-ближайших соседей (KNN) для решения этой задачи с использованием набора данных MNIST. KNN — это простой, но мощный метод непараметрической классификации, который работает, находя предопределенное..
Введение в K ближайший сосед
K ближайших соседей (KNN) можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии. Это еще один тип модели контролируемого обучения. Как следует из названия, мы проверяем расстояние между точкой данных и всеми другими точками данных и находим k наименьших расстояний, а затем голосуем за классификацию большинством голосов. Мы применяем аналогичный метод для регрессии, который мы рассмотрим чуть позже. Рассмотрим рисунок выше. Есть 3 типа классов - красный, синий и..
K-Nearest Neighbor (KNN) Регрессия и веселье за ​​ней
Веселье за ​​регрессией KNN Привет! В моем предыдущем посте мы разработали модель полиномиальной линейной регрессии (PLR) для прогнозирования топливной экономичности автомобилей. Ссылка на эту статью -› https://medium.com/sanrusha-consultancy/polynomial-linear-regression-9d691a605aa0 Используя полиномиальную линейную регрессию, мы получили оценку r2 68% и среднеквадратичную ошибку 4,34. Давайте воспользуемся алгоритмом KNN и тем же набором данных и спрогнозируем эффективность..