Реализация алгоритма K-ближайшего соседа с использованием обучения scikit Рабочий процесс контролируемой модели машинного обучения мы видели в моем последнем блоге ( Рабочий процесс контролируемых алгоритмов обучения ). Давайте изучим алгоритмы контролируемого обучения, применяя их на практике в соответствии с рабочим процессом. Обзор модели KNN Используя KNN, мы можем решить как задачи классификации, так и проблемы регрессии. В этом блоге мы сосредоточимся на задаче..

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,..

Начнем с самого начала. Что такое алгоритм классификации? Какова его цель? Алгоритм классификации или классификатор в контексте машинного обучения — это метод обучения с учителем, а это означает, что наши модели классификации должны быть сначала обучены, чтобы выполнить свою задачу, то есть правильно пометить данные в соответствии с предопределенными классами. Алгоритм обучается на размеченном наборе данных, поскольку его цель — найти существующие шаблоны в данных, которые соответствуют..

Если несколько моих соседей уйдут от поставщика услуг связи, должен ли я уйти от него? Нет, не совсем. Я не это имел в виду. При выборе поставщика телекоммуникационных услуг у клиентов обычно есть много вариантов. Они могут выбрать любого поставщика услуг и могут отказаться от текущего поставщика. Когда клиент решает перейти от текущего поставщика к новому поставщику, это приводит к потере бизнеса и дохода для текущего поставщика. Процент клиентов, уходящих и отключающих услугу,..