Публикации по теме 'knn-algorithm'
Алгоритм K-ближайшего соседа (KNN)
Код
Читать о KNN …
Прежде всего импортируйте все полезные библиотеки, которые нужны в программе.
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import operator
import random
import pandas as pd
Для работы с массивами используется numpy . Также matplotlib — это библиотека, которая используется для построения графиков. Подобно numpy, pandas предоставляет высокопроизводительные, простые в использовании структуры и инструменты анализа данных.
После импорта..
Визуализация KNN всего в 13 строках кода
Что такое К-НН? Как это работает?
Алгоритм K Nearest Neighbor (KNN) - очень простой, легкий для понимания, универсальный и один из лучших алгоритмов машинного обучения. В классификации k-NN выходом является принадлежность к классу. Объект классифицируется множеством голосов его соседей, причем объект назначается классу, наиболее распространенному среди его ближайших k соседей (k - положительное целое число, обычно небольшое). Если k = 1, то объект просто присваивается классу этого..
Понимание алгоритма KNN
Сегодня мы узнаем об алгоритме KNN, его приложениях, интуиции за ним и его реализации с набором данных MNIST.
Вступление
KNN или K-Nearest Neighbours - это контролируемый алгоритм классификации, который так же прост в отношении алгоритма, как и его название. Этот алгоритм классифицирует данный экземпляр на основе групп окружающих его «K» соседей. Например,
Предположим, вам даны 2 группы: еда и средство передвижения. Вам была поставлена задача классифицировать яблоко в любой из..
K-ближайшие соседи
K Nearest Neighbor (KNN) — это очень простой, понятный и универсальный алгоритм машинного обучения. Он используется во многих различных областях, таких как обнаружение рукописного ввода, распознавание изображений и распознавание видео. KNN наиболее полезен, когда размеченные данные слишком дороги или их невозможно получить, и он может обеспечить высокую точность в самых разных задачах прогнозирования.
KNN — это простой алгоритм, основанный на локальном минимуме целевой функции,..
Практика KNN — Классификация Iris
Цель этого урока — классифицировать растения ириса по их 4 различным признакам. Набор данных, который мы собираемся использовать, является одним из самых известных наборов данных — бумага Фишера .
Создание наборов данных:
Перед началом классификации важно подготовить набор данных. Учитывая особенности, наша модель будет предсказывать, к какому классу относится растение ирис.
Набор данных состоит из:
150 образцов
Признаки: длина чашелистика, ширина чашелистика, длина..
K-Nearest Neighbours - техника классификации в машинном обучении.
Этот блог посвящен обзору алгоритма K-NN, выбору значения k, особенностям алгоритма K-NN, случаям сбоев, компромиссу смещения и дисперсии, влиянию выбросов и плюсам.
Что такое классификация в машинном обучении
Допустим, вы живете в закрытом жилом комплексе, и в вашем обществе есть отдельные урны для разных типов отходов: один для бумажных отходов, один для пластиковых отходов и так далее. По сути, вы здесь классифицируете отходы по разным категориям. Итак, классификация - это процесс..
Лучшие и худшие случаи моделей машинного обучения - Часть-1
"Машинное обучение"
Лучшие и худшие случаи моделей машинного обучения - Часть-1
Что использовать?
Введение:
Очень важно знать, где наша модель работает хорошо, а где нет. Если требуется низкая задержка, определенно KNN будет худшим выбором. Точно так же, если данные нелинейны, тогда выбор логистической регрессии не подходит, поэтому давайте углубимся в обсуждение и найдем плюсы и минусы моделей.
1) KNN:
Лучшие варианты:
KNN превосходит логистическую регрессию и..
